Aedi의 스마트라이프

개발자가 코로나로 재택근무하면 생기는 일(바나나 땅콩버터 샌드위치 AI)

알 수 없는 사용자 — Thu, 27 Aug 2020 11:24:46 +0900

개발자가 재택근무하면 생기는 일

인류가 한번도 경험해보지 못한 코로나 사태가 발생한지 벌써 반년이나 지났습니다. 사회적 거리두기 및 재택근무 또한 일상이 되어버렸는데요.

오늘 소개해 드릴 소식은 코로나로 인해 개발자가 집에만 있으면 어떤일이 발생하는 지에 대한 것입니다.

오늘의 주인공 Ethan Rosenthal는 Squre에서 Data Scientist로 근무하고 있습니다.

Ethan Rosenthal

그는 현재 뉴욕에 거주 중인데요. 코로나사태 및 흑인 인권시위(Black lives matter)로 인해 올 봄 부터 야외활동을 하는 일이 급격히 줄어 들게 되자 시간을 보낼 수 있는 프로젝트를 찾게됩니다.

그러다 그가 좋아했던 '바나나 땅콩버터 샌드위치'를 떠올리게 되는데,

이 샌드위치는 어렸을때 외할아버지한테 전수 받은 것으로 식빵에 땅콩버터를 바르고 바나나를 잘라서 그 위에 올리면 되는 아주 간단한 요리였습니다.

그는 샌드위치 요리의 핵심(?)은 바나나를 잘 잘라서 한겹으로 식빵위에 올리는 것인데, 이 작업의 효율성을 극대화 하고 싶어졌다고 합니다.

그래서 그는 바나나 땅콩버터 샌드위치 최적화 AI를 개발하기로 했고 약 6개월의 개발 끝에 최근 그 결과물을 공개했습니다.

작동 방식은 간단(?)합니다.

바나나와 샌드위치 사진을 찍으면 딥러닝을 통해 바나나와 샌드위치를 인식합니다.

이후 바나나에 대해 비선형 곡선을 만들어 극좌표로 변환을 시킵니다.

그리고 바나나를 적합 곡선을 따라 '슬라이싱'을 합니다.

이후 식빵을 Box로 인식시켜, 잘려진 바나나 조각을 2D 중첩 알고리즘으로 배치합니다.

이렇게 6개월간의 프로젝트는 성공적으로 완성됩니다.

다만, 샌드위치에 땅콩버터를 바르고 바나나를 핫도그 처럼 감싸서 먹는 것과 맛의 차이는 전혀 없다고합니다. ^^

이상 개발자가 재택근무하면 생기는 일에 대해서 알아봤습니다. ^^

코로나 사태로 지친 요즘 조금이나마 행복한 위로가 되셨길 바랍니다.

자세한 내용은 Ethan Rosenthal의 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

구글, 자동 자막생성 인공지능(Live Caption) 픽셀4 적용 및 확대 추진

알 수 없는 사용자 — Thu, 14 Nov 2019 06:21:34 +0900

구글 Live Caption 기능 Pixel4 적용

자막은 청각 장애인 뿐만아니라 거의 모든 사람에게 도움이 됩니다. 요즘 TV 프로그램을 보면 사운드 없이 프로그램을 볼 수 있을 정도로 자막이 사용되고 있는데요.

한 연구결과에 따르면 자막을 통해 사용자의 비디오 시청시간을 약 40% 정도 늘릴 수 있다고도 합니다. 물론 스마트폰도 예외는 아닙니다.

하지만 영상 제작자가 자막까지 작업을 하기에는 어려움이 따릅니다. 또 이미 제작한 영상에 다시 자막작업을 다시 하는 것 또한 많은 작업이 피룡한데요.

최근 구글에서는 재생중인 영상에 자동으로 자막을 생성해주는 안드로이드의 새로운 기능 Live Caption을 공개했습니다.

Live Caption은 네트워크 접속하지 않고 기기에서 작동하기 때문에 프라이버시도 보호되며 영상과의 싱크도 잘 맞는다고 합니다.

아래 영상을 보시면 볼륨 컨트롤 및에 자막 On/Off 기능이 추가된 걸 확인할 수 있습니다.

볼륨 컨트롤에서 On/Off가 가능한 Live Caption 기능

라이브 캡션은 3가지 온 디바이스 립러닝 모델의 조합을 통해 작동한다고 합니다.

- 음성 인식을위한 반복 신경망 (RNN) 시퀀스 변환 모델 (RNN-T)
- 무성 구두점을 위한 텍스트 기반 반복적인 신경 네트워크 모델
- 소리 사건 분류를 위한 경량 신경 네트워크(CNN) 모델

위 세가지 모델의 신호를 통합하여 [APPLAUSE]와 [MUSIC]와 같은 사운드 이벤트 태그가 음성 인식 결과의 흐름을 방해하지 않고 나타나는 단일 자막을 만들며, 자막이 병렬로 업데이트되는 동안 문장 기호까지 예측한다고 합니다.

Live Caption은 Pixel 4에서 영어로 제공되며 곧 Pixel 3 및 기타 Android 장치에서 사용할 수 있다고 합니다. 특히 다중 스피커 콘텐츠의 경우 캡션의 인식 정확도 및 일관성을 향상시키기 위해 다른 언어로의 지원을 확장하고 서식을 개선하여이 기능을 더 많은 사용자에게 제공할 계획이라고 합니다.

출처 : 구글 AI 블로그

마이크로소프트 새로운 윈도우 터미널(도스창) 출시

알 수 없는 사용자 — Wed, 26 Jun 2019 06:59:48 +0900

드디어 마이크로소프트에서 새로운 윈도우 터미널을 출시했습니다.

지난 몇년간 전혀 변화가 없었던 도스창에 많은 변화가 찾아 왔는데요. MS에서 Build 2019에서 Window Terminal을 강력하고 새로운 오픈소스 터미널이라고 소개했습니다.

주요기능으로는 탭기능 도입, 유니코드 및 UTF-8 지원, GPU 가속 텍스트 렌더링 엔진, 사용자 지정 테마 지원 등이 있는데요.

먼저 탭기능이 도입되면서 명령 프롬프트, Linux Bash 인스턴스 및 PowerShell의 탭을 결합해서 사용할 수 있게 됐습니다.

그리고 터미널 창에서도 이모티콘 및 아이콘, 한자가 깨지지않고 출력됩니다.

이모티콘 및 한자 표시가능

또 단축키를 개인이 마음대로 설정해서 사용할 수 있습니다.

단축키 편집 기능

마지막으로 가장 마음에 든 기능은 배경화면을 설정할 수 있다는 것입니다.

윈도우 터미널 배경화면 설정

윈도우 터미널은 정식버전은 올해 겨울 출시예정이지만 프리뷰 버전은 현재 윈도우 스토어에서 다운로드 받아 설치할 수 있습니다. 다만 'Windows 10 version 18662' 업데이트를 한 상태에서만 설치가 가능하다고 합니다.

자세한 내용은 마이크로소프트 블로그에서 확인 가능합니다.

교통사고 48% 줄인 DeNA의 인공지능 기술

알 수 없는 사용자 — Tue, 11 Jun 2019 06:41:30 +0900

교통사고 예방하는 DeNA 인공지능 기술

우리에게는 모바일게임 회사로 더 잘 알려진 일본의 DeNA는 최근 떨어지고 있는 게임 매출을 극복하기 위해 IT기업으로 변신을 꾀하고 있습니다.

그 일환으로 AI기술 개발에도 많은 노력을 투입하고 있는데요. 최근 DeNA에서 개발한 인공지능 기술이 최대 48%까지 줄여준다는 보고서가 발표되면서 화제를 되고 있습니다.

특히 고령화 사회인 일본의 경우 노인 운전자 문제가 심각한데요. 이 기술이 적용될 경우 노인 운전자 문제도 해결이 가능할 거란 전망에 DeNA 기술 개발에 더욱 박차를 가하고 있다고 합니다.

Drive Chart라고 불리우는 이 기술은 차량 전방 카메라와 운전자용 카메라를 활용해서 차량 속도, 앞차량과 거리, 차선위반, 운전자 감정상태 등을 총 7가지 요소를 분석하여 위험 알려주는 기능을 제공합니다.

차량간 거리, 차선위반 등을 모니터링하는 전방카메라

운전자상태(졸림, 분노 등)니터링하는 실내카메라

운행이 끝나면 AI는 운전자의 운행기록을 분석 안전운전에 필요한 개선점을 도출해서 운전자에게 제공합니다.

DeNA는 작년 4월~10월까지 택시와 트럭이 이 기술을 적용해 필드테스트를 진행했는데, 지난 5년간 평균 사고 횟수와 비교했을 때, 트럭은 48% 택시는 25% 교통사고가 줄어드는 성과를 얻었습니다.

Drive Chart 기술로 감소한 교통사고 발생 건 수

지난 6일부터 DeNA는 이 서비스를 본격 출시했는데요. 해당 장비를 차량에 설치하는 비용은 5만엔이며 매월 이용료도 지불해야하는데 도입대수에 따라 가격은 유동적이라고 합니다.

이 기술에 대한 설명은 아래 유튜부 영상에서 확인하실 수 있습니다.

지난번 소개해드린 옛사진 복원서비스와 더불어 인공지능을 활용한 유료서비스들이 속속 등장하고 있는데요, 중국이나 일본처럼 우리나라에서도 인공지능을 활용한 서비스들이 활성화 되길 기대해 봅니다.

옛날 사진 선명하게 복원해주는 인공지능 서비스 인기

알 수 없는 사용자 — Wed, 5 Jun 2019 06:50:44 +0900

옛사진 복원서비스 위챗 'You And I'

작년 12월 중국의 메신저 서비스 '위쳇'의 앱스토어에 'Dayu Photo Processing'이라는 앱이 등록되었습니다.

이 앱은 오래된 사진을 선명하게 바꿔주는 기능이 제공 되는데, 등록 당시에는 큰 주목을 받진 못했습니다.

하지만 회사는 서비스를 지속개선 했으며 올해초 'You And I'라는 업그레이드된 버전을 출시하게 됩니다.

이후 한 블로거는 아인슈타인의 사진을 이 앱으로 복원한 사진을 올리며 이 회사의 기술력을 칭찬하기도 했는데요.

그러다 지난달 드디어 대박이 터지게 됩니다. 중국의 SNS에 우리나라에서도 유명한 왕조현, 임청하의 옛사진을 이 앱으로 복원한 사진이 공유되면서 큰 화제가 됩니다.

'You And I' 로 복원한 왕조현 사진

원복(좌)과 복원된 임청하 사진(우)

이 사진은 약 2억건의 조회수와 4만건이 넘는 댓글들이 달리면서 'You And I' 앱도 유명세를 얻게됩니다.

하지만 기쁨도 잠시 갑자기 이용자들이 몰리자 서비스를 담당하던 2명의 개발자는 깊은 시름(?)에 빠졌다고 합니다.

인력과 인프라 모두 부족한 상황이라 서비스를 원활하게 제공할 수 없었기 때문인데요. 결국 개발자들은 이용자들에게 순차적으로 서비스를 제공하기로 합니다.

현재 이 앱을 이용하기 위해 대기중인 고객만 수만명이 이른다고 하는데요. 기다림에 지친 이용자들은 차라리 돈을 내고 서비스를 이용하게 해달라는 요청을 하게되고, 회사는 기다렸다는 듯이(?) '급행' 서비스를 제공하게됩니다.(사진 1장 당 약 0.15$ 비용 부과)

회사에 따르면 무료와 유료서비스의 품질 차이는 없으며, 급행서비스로 발생한 수익은 모두 서버 확충과 개발자 복지(?)에 활용된다고 하는데요.

앞으로 이런 기술들이 더 발전해서 흑백 사진과 영상을 컬러로, 오래된 비디오 영상을 고화질 영상으로 개선시킬 수 있다면 사람들은 더 큰 비용이라도 지불하고 서비스를 이용할 수도 있을 것 같습니다.

10년전 납치된 아이 찾아낸 텐센트의 인공지능 기술

알 수 없는 사용자 — Fri, 17 May 2019 00:00:35 +0900

실종자 찾아주는 텐센트 AI 기술

지난 5월 3일 중국 CCTV 방송국의 인기프로그램인 '나를 기다려'에서는 실종된지 10년이 지난 아이가 친부모를 찾는 기적같은 일이 일어났습니다.

10년이 지나면 아무리 부모라도 자식의 변한 모습을 쉽게 알아채기 어려웠을 텐데요. 이런 기적이 발생할 수 있었던건 중국의 인공지능 기술 덕분이었습니다.

세계 최고의 게임기업인 텐센트는 머신러닝을 연구하는 연구소 텐센트유투를 수년전부터 운영해오고 있는데요. 텐센트유투가 개발한 안면인식 인공지능의 경우 정확도가 99.99%라고합니다.

관련글 : 1인당 보너스 166억 지급한 성과급 끝판왕 텐센트의 위엄

놀라운 것은 수년의 시간이 지나서 얼굴 생김새가 변하더라도 얼굴의 변화를 유추해서 본인을 확인할 수 있다는 점입니다.

텐센트유투는 이 기술을 완성하기 위해 DDL(Distributed Deep Learning)를 도입 방대한 양의 데이터를 여러대의 서버에 분산시켜서 학습을 시켰다고 합니다.

Tencent Youtu

현재 이 기술의 식별 정확도는 99.8%라고 하는데요. 이 기술은 CCTV의 실종가족 상봉 프로그램인 '나를 기다려'에 활용되었습니다. 이 프로그램에서는 체포된 유괴범이 10년 전에 납치한 아이의 현재 모습을 바탕으로 가장 닮은 실종아동 5명을 추려냈고, 최종적으로 DNA 검사를 통해 친부모를 찾았다고 합니다.

텐센트유투가 개발한 이 기술로 현재까지 약 1,000명이 넘는 실종자가 가족의 품으로 돌아 갔다고 하는데요, 우리나라에서도 실종자 찾기에 인공지능 기술을 도입한다면 좋은 성과를 낼 수 있을 것 같습니다.

팩스 한통으로 공공기관 해킹가능?

알 수 없는 사용자 — Tue, 7 May 2019 21:48:55 +0900

팩스로 한통으로 공공기관 해킹하기

몇일전 hackaday 사이트에 재미있는 글이 올라왔습니다.

보안 연구원인 Eyal Itkin, Yannay Livneh, Yaniv Balmas이 팩스를 해킹할 수 있는 방법을 공개했기 때문인데요.

5G가 나온 마당에 팩스해킹이 왠말이냐? 라고 하실 수도 있겠지만, 여전히 의료, 법률, 은행 및 공공기관 등에서 팩스는 여전히 활용되고 있습니다.

또한 이번에 공개된 해킹방법은 팩스만 해킹 할 수 있는 것이 아니라 팩스기능이 포함된 All-in-One 복합기를 해킹하는 것이기 때문에 복합기와 연결된 다른 컴퓨터들도 제어가 가능하기 때문에 많은 관심을 갖고 있습니다.

특히 은행이나 공공기관의 경우 보안업데이트가 지원되지 않는 윈도우 비스타 이전의 OS를 사용하는 경우가 많은데,

이 경우 팩스 한통으로 올인원 복합기를 해킹하고 SMB 취약점인 Eternal Blue 를 활용해 동일 네트워크에 있는 모든 컴퓨터를 제어할 수 있기 때문에 큰 사회적 문제를 가져올 수 있습니다.

팩스 해킹 흐름도

이 연구원들은 홈페이지를 통해 본인들이 어떻게 리버스 엔지니어링을 통해 복합기를 해킹할 수 있었는지 자세하게 설명하고 있습니다.

https://research.checkpoint.com/sending-fax-back-to-the-dark-ages/

이들에 따르면 시중에 판매중은 대부분의 복합기는 유사한 방식으로 해킹이 가능할 것으로 예상된다고 합니다. 이번 테스트에 사용된 복합기는 HP 모델로 취약점 공개전에 HP에 해당 문제를 통해 했으며 HP는 곧 보안패치를 진행할 예정이라고 합니다.

하지만 시중에서 사용되고 있는 HP 프린터들을 모두 패치하는 것이 가능할지는 두고볼 일있습니다. 아래 영상에서 복합기를 해킹하는 장면을 확인할 수 있습니다.

인공지능 속이는 인공지능 기술 개발한 학생들

알 수 없는 사용자 — Thu, 25 Apr 2019 23:38:51 +0900

인공지능 속이는 기술 개발한 학생들

머신 러닝이 급격하게 발전하면서 공공장소에서 사람을 식별하는 기술의 효율성과 정확성을 크게 향상됐습니다.

이제 공항, 길거리, 기차역 등 곳곳에 설치된 CCTV로 인해 우리는 머지 않은 미래에 모든 국민의 일거수 일투족을 감시할 수 있는 사회에 살게될지도 모르는데요.

하지만 이렇게 인공지능 기술이 발달한 사회에서도 해방구를 찾는 노력은 계속되고 있습니다. 벨기에 최고의 명문대학인 루벤 대학교 학생들이 발표한 최근 논문에 따르면, 이런 감시 사회속에서도 '투명인간'이 될 수 있는 방법이 있다고 합니다.

이 학생들은 의도적으로 이미지 인식 시스템을 속이기 위한 기술을 개발했는데, 너무나 간단하게도 종이 한장이면 인공지능을 쉽게 속일 수 있다고 합니다.

이들이 발표한 논문에는 adversarial patch를 생성하는 3가지 접근법이 제시되어 있습니다.

1. class "person"의 분류 확률 최소화

2. 객체 성 점수를 최소화하는 단계

3. 1,2번의 조합

이들은 인기있는 신경망 모델 인 YOLOv2 사물 인식기를 목표로 삼았습니다. 그리고 전신(Full-body)를 포함하고 있는 INRIA Person Dataset을 사용했습니다. 먼저 YOLOv2 기반 사람 검출기를 훈련 한 다음 세 가지 방법으로 만든 패치를 이미지 데이터에 추가하고 결과 이미지를 사전 훈련 된 탐지기에 보냈습니다. 그런 다음 패치의 픽셀을 반복적으로 조정하여 사람 탐지 정확도를 최소화했습니다.

이렇게 만들어진 패치의 테스트 결과는 아래 영상에서 확인할 수 있습니다.

논문이 발표된지 일주일도 안되서 티셔츠를 판매하는 cloakwear.co 사이트가 등장하기도 했는데요. 사람눈에는 보이지만 인공지능을 볼 수 없는 '투명인간' 티셔츠의 등장으로 개발자들은 인공지능 분야에서도 창과 방패의 싸움이란, 새로운 도전에 직면하게 되었습니다!

구글 크롬 74 신규기능 10가지(Chrome OS 내용 포함)

알 수 없는 사용자 — Sun, 21 Apr 2019 08:13:13 +0900

Google Chrome 74

2008년 9월 구글이 크롬을 첫 발표 했을 때 전세계 네티즌의 1%가 크롬을 다운받는 것을 시작으로 Chrome은 점유율을 지속적으로 향상시켜 2019년 현재는 우리나라에서도 점유율 70%를 돌파했다고 하는데요.

무너지지 않을 것 같았던 마이크로소프트의 익스플로러를 정복한 크롬 74의 안정버전 배포가 4월 23일로 예정되어 있습니다. 그래서 오늘은 크롬 74 버전에 새로 도입된 기능 들에 대해서 한번 살펴보도록 하겠습니다.

1. Windows 용 다크 모드

크롬 73에서는 Mac용 다크모드가 포함되어 있었는데, 이번 74버전은 Windows용 다크모드가 공식적으로 포함되었습니다. 크롬은 자동으로 윈도우 배경화면을 체크해 다크모드의 밝기를 조절해줍니다.

크롬 다크모드

2. 시크릿 감지 차단

일부 웹사이트는 시크릿 모드로 사용할 경우 편법을 이용해 시크릿 모드를 차단했는데요. 74버전 부터 사이트는 시크릿모드를 감지할 수 없습니다.

3. PiP 비디오 미디어키 지원

크롬 70버전부터 구글은 PiP 비디오 기능을 지원해 사용자가 탭에서 비디오를 띄우고 다른 작업을 할 수 있었습니다. 74버전에서는 PiP 창의 비디오 플레이어를 컨트롤하는 기능을 추가했습니다.

4. 모션 감소

일부 사용자는 스크롤이나 확대/축소를 할 때 애니메이션 효과 때문에 어지러움을 느꼈습니다. 이번 버전에서는 이 애니메이션 기능을 중지할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

- 여기부터는 크롬 OS 내용 입니다.

5. 리눅스 컨테이너 백업

리눅스 컨테이너의 새로운 백업 및 복원 기능이 크롬 OS 74에 포함되어 모든 파일 및 설치된 응용 프로그램을 포함하여 전체 리눅스 컨테이너를 손쉽게 백업 및 복원할 수 있습니다.

6. 리눅스 앱에 대한 오디오 지원

지금까지 리눅스 애플리케이션은 오디오 재생을 지원하지 않았습니다. 74버전부터 리눅스 뮤직 및 비디오 플레이어를 활용할 수 있습니다.

7. Linux 앱용 GPU 가속

리눅스 응용 프로그램의 오디오 지원과 마찬가지로 크롬 74는 GPU 가속화 기능을 제공합니다.

8. Linux 앱의 USB 장치 액세스

크롬 OS 74부터 리눅스 컨테이너에서 실행되는 앱은 USB 연결 장치에 엑세스 할 수 있습니다. 이 기능은 현재 크롬 74 베터에 적용되어 있으며 안정버전에도 포함됩니다.

9. Linux 앱 검색 및 설치

74에서는 현재 설치되어 있는 응용 프로그램뿐만 아니라 이전에 설치된 응용 프로그램과 설치를 위해 사용가능한 새로은 응용 프로그램이 표시됩니다.

10. 행아웃 버그 수정

행아웃 화상채팅을 할 때 Chrome OS에서 성능이 저하되는 버그가 있습니다. 크롬 북 정보에 의해 처음보고 된 바와 같이 74 버전에서 수정됩니다.

이상 Chrome 74 버전의 새로운 기능에 대해서 알아봤습니다.

엑스레이 판독해주는 인공지능 챗봇 만든 개발자

알 수 없는 사용자 — Wed, 17 Apr 2019 23:35:38 +0900

S.K. Aravind

엑스레이 판독하는 인공지능 챗봇

S.K. Aravind는 머신러닝과 파이썬을 배우고 있는 학부생입니다. 그는 최근 자신의 전공을 살려 재미있는 프로젝트를 완성했습니다.

우리나라에서는 아직 규제로 막혀있는 원격진료를 간단하게나마 체험할 수 있는 인공지능 챗봇을 만든것입니다.

그는 Whatsapp 메신저를 통해 친구들이 그에게 흉부 엑스레이 사진을 보내면 자동으로 엑스레이를 판독해서 가장 의심되는 질병 3가지를 알려주는 로봇을 만들었고 Github에 그 결과물을 공개했습니다.

먼저 그는 왓츠앱의 정책상 채팅봇이 플랫폼에서 직접 실행할 수 없는 점을 해결해야 했는데요.

브라우저의 활동을 자동화 할 수 있게 해주는 Python 패키지인 Selenium을 사용해 브라우저에서 Watapp-Web을 사용할 수 있도록 코딩했습니다.

이후 Firefox에서 Selenium을 실행 Bot 브라우저에서 Whatapp-Web을 열었고 QR 코드를 스마트폰으로 스캔해서 백그라운드에서 Whatapp 웹을 계속 실행할 수 있게 만들었습니다.

이후 그가 파이선 코딩으로 챗봇을 완성했습니다. 이 챗봇은 친구들이 그에게 왓츠앱으로 엑스레이 사진을 보내면 자동으로 엑스레이을 판독해 준다고 합니다.(Xray를 판독하는 인공지능은 기존에 공개된 ChexNet-Keras를 사용함)

ChexNet-Keras

그는 Github에 그가 작성한 코드와 사용법을 공개했으며, 곧 자신의 블로그에 그가 개발한 챗봇의 폐 Xray 진단 기능에 대해서 설명하겠다고 밝혔습니다.

현재 이 챗봇이 100% 의사를 대체할 수는 없는 수준이지만, 이런 사례가 계속하게 생겨 난다면 원격진료가 허용되지 않은 국가에서도 비공식적이지만 원격 AI 진료를 받을 수 있는 날이 곧 올것 같다는 생각이 듭니다.

갤럭시S10 온스크린 지문인식 15분만에 해킹에 뚫렸다.

알 수 없는 사용자 — Wed, 10 Apr 2019 06:31:43 +0900

갤럭시 S10 온스크린 지문인식 해킹

지난달 삼성이 출시한 갤럭시S10은 물리버튼인 '홈버튼'이 사라지고 온스크린 지문인식이 탑재되는 등 최신기술들이 적용되어 흥행을 이끌고 있습니다.

또한 지난 4월 5일에는 세계최초로 갤럭시 S10 5G 모델이 출시되어 하루에 수만대가 개통되고 있는 등 그 인기가 날로 높아져 가고 있습니다.

하지만 최근 외국의 한 해커가 갤럭시S10의 첨단 지문인식 기능인 '온스크린 지문인식'을 단 몇분만에 뚫는데 성공했다는 소식이 전해졌습니다.

‘다크샤크(darkshark)’라 불리는 이 해커는 이미지 공유서비스인 Imgur에 본인이 해킹한 사진과 영상을 올렸는데요.

그에 따르면 갤럭시 S10의 온스크린 지문인식 기능은 3D 프린터와 포토샵만 있다면 15분 안에 해킹을 할 수 있다고 합니다.

그는 와인잔에 묻어 있는 지문을 스마트폰으로 촬영후 포토샵으로 대비(Contrast)값을 조정하고 알파 레이어를 추가했다고 합니다. 이후 3DS MAX를 활용해 3D 모델링 후 3D 프린터를 통해 지문을 복제했다고 합니다.

해커 다크샤크가 공개한 지문 복제과정

그가 AnyCubic Photon LCD 수지를 사용해 정확도가 10마이크론인 3D 프린터를 사용했다고 밝혔습니다.

이렇게 생성된 가짜 지문은 갤럭시S10의 온스크린 지문인식을 쉽게 뚫을 수 있었습니다.

갤럭시 S10 온스크린 지문인식 해킹

문제는 화면잠금해제 뿐만 아니라 뱅킹 서비스도 쉽게 뚫릴 수 있다는 점인데요. 지문의 경우 핸드폰을 습득한 경우 앞뒤 표면에 쉽제 노출 될 수 있기 때문에 위험에 쉽게 노출 될 수 있는 상황인 것 같습니다.

삼성은 '업계 최초로 지문 굴곡 인식기능을 통해 위조 방지를 강화한 초음파식 지문 스캐너를 디스플레이에 내장해 보다 편리하고 안전한 생체인증을 제공한다.'라고 강조한 바 있는데, 이후의 대체가 궁금해 집니다. S/W적으로 이 문제를 보완할 수 있을까요?

아무튼 SNS에 본인의 손가락이나 눈동자가 포함된 사진을 올리는 행동은 자제해야할 것 같습니다.

키보드 내장 초소형/초경량 컴퓨터 만들기(feat. 라즈베리파이)

알 수 없는 사용자 — Mon, 25 Mar 2019 23:40:25 +0900

컴퓨터 내장 키보드 만들기(feat.라즈베리파이)

몇일전 라즈베리파이재단에서 공식키보드와 마우스를 출시했습니다. 가격은 각각 15.6파운드로 우리나라 돈으로 약 2.3만원 정도이며, 2개를 동시에 구매하면 22파운드(3.3만원)으로 엄청난 할인을 제공하기도 합니다.

howchoo의 Zach는 이 소식을 접하고 평소 생각만 했었던 프로젝트를 실행에 옮겼습니다. 그는 평소 Commodore 64같은 올인원/컴팩트 PC를 선호했는데요. 공식 키보드가 출시된 김에 그는 이 키보드를 올인원 PC로 개조하기로 합니다.

그는 초소형 모델인 라즈베리파이 제로를 내장시킬 계획을 세웠는데, 키보드에 라즈베리파이제로와 배터리(충전가능)을 장착하고 전원버튼과 LED를 추가해 휴대성을 확보하기로 합니다.

다만, 아쉽게도 모니터 일체형으로 제작하진 않았는데 비용적인 측면도 있었지만, 라즈베리파이는 와이파이와 원격데스트톱이 제공되기 때문에 굳이 비싸고 크고 무겁기까지 한 모니터까지 추가할 필요가 없었다고 합니다.

그는 단 2일만에 이 프로젝트를 완성 했으며, 그 과정을 홈페이지에 공개했습니다.

간단히 제작과정을 살펴보면, 먼저 키보드를 분해하고 라즈베리파이에 양면테이프를 붙여 키보드 안쪽 공간에 붙여줍니다.

그리고 키보드 한쪽면을 HDMI, Micro USB 등을 꼽을 수 있게 구멍을 뚫어 줍니다.

전원버튼과 LED버튼, 배터리를 연결합니다.

이렇게 해서 컴퓨터가 내장된 초소형, 초경량 PC가 완성됐습니다.

자세한 설명과 제작과정은 홈페이지에서 확인할 수 있으며, 제작에 필요한 재료는 아마존에서 구입하시면 됩니다.

1. 라즈베리파이 키보드&마우스

2. Raspberry Pi Zero W

3. Adafruit PowerBoost 1000 Charger

4. Adafruit Lithium-Polymer battery, 2000mAh

5. 전원스위치

6. LED

자동으로 SNS 인맥관리하는 인공지능 Telephone Operator

알 수 없는 사용자 — Sun, 24 Mar 2019 11:34:25 +0900

자동으로 SNS 인맥 관리하는 인공지능

현대인들은 SNS와 인터넷에 많은 시간을 할애하고 있습니다. 내가 좋아서 하는 경우도 있지만, 어쩔 수 없는 의무감으로 좋아요를 누르거나 상대방 SNS에 답방을 해야하는 경우도 생깁니다. 또 뭔가 흥미로운 게시물을 놓친다거나, 친구의 댓글에 대댓글을 달아야 한다는 강박감에 시달리는 사람도 있는데요.

오늘은 이런 스트레스로 부터 우리를 해방시켜줄 수 있는 대안을 제시한 David Neevel의 이야기를 소개해 드리려고합니다. 나이가 지긋해보이는 Neevel은 아직 현역으로 활동하고 있는 개발자입니다. 그는 2005년부터 자신의 창작물을 블로그에 올리고 있는데요.

지난달 그는 전화운영자(Telephone Operator)라는 장치를 공개했습니다. 이 장치는 플로터와 인공지능 기술을 결합한 장치입니다. OpenCV 이미지 인식 시스템을 이용해 카메라로 스마트폰 화면을 인식하고, 파이썬 스크립트를 이용해 사전에 프로그래밍된 작업을 수행합니다.

아래 영상을 보시면, 좋아요를 누르거나, 사람들의 댓글에 자동으로 답을하기도 하고, 재미있는 게시글은 다른 사람에게 공유하기도 합니다.

모든 작업이 완료되면 모든 앱을 종료하고 스마트폰을 휴면모드로 만들어주기도 합니다. 물론 이렇게 거창한 장치 없이 스마트폰 앱으로 이런 작업을 할 수 있지 않을까? 하고 생각할 수 있지만, 이런 작업을 앱으로만 하기 위해서는 스마트폰을 루팅(탈옥)이 필요하기 때문에 쉽지 않습니다.

오히려 이런 고전적인 장치를 이용하는것이 스마트폰을 안전하고, 편리하게 이용할 수 있는 방법인 것 같습니다. ^^

David Neevel이 그동안 개발한 발명품들은 그의 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.

무료 온라인 코딩교육 사이트 12

알 수 없는 사용자 — Sat, 9 Mar 2019 09:35:18 +0900

온라인 무료 코딩교육 사이트 12

요즘 비전공자도 코딩을 하는 것을 흔히 볼 수 있습니다. 오히려 전공자 보다 뛰어난 실력을 발휘하는 사람들이 꽤 많은데요. 그래서 오늘은 컴퓨터공학을 전공하지 않았지만 뒤늦게 개발자의 세계로 뛰어 들고 싶은 사람들에게 유용한 무료 온라인 코딩교육 사이트를 소개해 드리도록 하겠습니다.(일부 과정은 유료로 제공하는 사이트 포함)

1. Udemy

2010년에 설립 된 Udemy는 다양한 교육 프로그램을 제공하는 온라인 학습 플랫폼입니다. 일부 과정은 유료지만 기업가를위한 프로그래밍 - Django # 1 Python Frameworks, APIs, HTML, CSS, + Payments 등의 다양한 무료 프로그래밍 강좌를 제공합니다.

2. MIT Open Courseware

이미 코딩의 기본을 배웠고 코딩에 대한 이론을 탐구와 같은 좀 더 깊이 있는 교육을 배우고 싶다면 MIT의 Open Courseware(컴퓨터 과학 및 프로그래밍 입문)를 추천합니다. 이 사이트는 Python 및 Java, MatLab 및 C 및 C ++와 같은 언어 별 과정을 제공합니다.

3. Codeacademy

코딩교육을 제공하는 가장 인기있는 사이트 중 하나인 Codeacademy입니다. 지금까지 4,500만 명이 넘는 사람들이 이미 이 사이트에서 교육을 수강했으며 HTML & CSS, JavaScript 및 SQL부터 Bash / Shell, Python, Ruby 및 C ++에 이르기까지 다양한 분야의 강의를 제공합니다.

4. GitHub

코딩하다 문제가 생겼을 때 참고하는 참고서 같은 사이트 GitHub입니다. 3,100만명이 넘는 개발자들이 코드 호스팅 및 검토, 프로젝트 관리 및 소프트웨어 구축을 위해 협력하고있는 사이트로 다양 프로그래밍 언어가 사용되고 있으며, 코딩캠프에서는 기초교육을 받을 수 있습니다.

5. Coursera

2012년 설립 된 Coursera는 119개 기관에서 1,000 개 이상의 코스를 제공합니다. 수료증을 제공하는 일부 과정은 유료지만 워싱턴, 스탠포드, 토론토 및 밴더빌트와 같은 대학의 다양한 무료 프로그래밍 과정이 제공됩니다.

6. edX

EdX는 영리 목적이 아닌 오픈 소스 방식의 온라인 학습 플랫폼으로 2012년 하버드(Harvard University)와 MIT가 설립했습니다. 이 곳에서는 첨단기술과 이론교육을 받을 수 있습니다. 현재 edX에는 53 개 학교가 코딩교육을 제공하고 있습니다.

7. Code Avengers

코드 어벤저스는 5~14세 어린이를 대상으로 재미있고 인터랙티브 한 프로그래밍 수업을 제공합니다. 또한 코딩교육을 담당하는 교사 및 전문적인 코딩교육을 원하는 사람, 15세 이상을 크리에이터를 위한 수업도 제공됩니다. 주요 과정으로는 게임 디자인, C ++, HTML, Python 등이 있습니다.

8. AGupieWare

AGupieWare는 미국의 주요기관의 컴퓨터공학 과정을 조사한 개인 개발자가 만든 사이트 입니다. 그는 Stanford, MIT, Carnegie Mellon, Berkeley 및 Columbia가 제공하는 무료 교육 과정을 기반으로 비슷한 커리큘럼을 만들었는데 3 개의 입문반, 7 개의 핵심과정 및 5 개의 선택과정으로 나뉘어 총 15개의 무료교육과정을 제공합니다.

9. Hack.pledge()

이 사이트는 BitTorrent의 창시자인 Bram Cohen과 같은 유명한 개발자들이 포진되어있는 개발자 커뮤니티입니다. 이곳에서 세계 최고의 개발자들과 소통하며 교육을 받고 코딩스킬을 향상시킬 수 있습니다.

10. Web Fundamentals

웹 개발자들을 위한 Google의 이 프로젝트는 Apple의 HTML5 맞서 2010년에 시작됐습니다. 이 사이트는 자습서, 리소스 및 최신 HTML5 업데이트에 대한 정보들이 오픈소스로 제공됩니다. 다만 이곳에서 제공되는 컨텐츠는 입문자 보다 기본지식과 코딩경험있는 사람에게 적당합니다.

11. Free Code Camp

Free Cood Camp는 HTML5, CSS3, JavaScript, Databases, React.js, Node.js 교육 과정을 제공하는 비영단 단체입니다. 자신의 코딩능력을 활용해서 공동으로 무료로 앱을 만들 수도 있습니다. 이 사이트는 "당신은 실제 세상의 문제를 해결하기 위한 기술 들을 배우고 있습니다."라는 미명하에 운영되고 있으며, 이곳에서 작성된 코드들은 비영리 단체에서 사용될 수 있습니다.

12. Khan Academy

Salman Khan이 설립한 Khan Academy는 2006년 무료 온라인교육을 제공합니다. 단계별 비디오 튜토리얼을 통해 JavaScript 및 ProcessingJS를 사용하여 그림, 애니메이션 및 게임을 프로그래밍하는 방법을 배우거나 HTML 및 CSS로 웹 페이지를 만드는 방법을 배울 수 있습니다. 특히 컴퓨터공항 및 컴퓨터 프로그래밍에 대해 학생들에게 소개과정인 Khan의 "Hour of Code"는 한번 들어볼만합니다.

구글 인공지능 지원하는 초소형 컴퓨터 '코랄' 출시

알 수 없는 사용자 — Thu, 7 Mar 2019 23:48:15 +0900

구글 인공지능 모듈 코랄(Coral) 발표

TensorFlow 및 AutoML과 같은 도구를 개발하여 누구나 인공지능을 빌드할 수 있도록 지원하는 구글이 최근 '코랄(Coral)'이라는 초소형 컴퓨터를 출시했습니다. Google은 사람들이 아이디어와 제품을 쉽게 구현할 수 있도록 코랄 오픈 베타 프로그램을 진행한다고 밝혔습니다.

Coral은 로컬 인공지능으로 지능형 장치를 구축하기위한 플랫폼으로 프로토타입부터 생산까지 개발자의 아이디어를 쉽게 확장할 수 있는 완벽한 로컬 AI 툴킷을 제공합니다.

코랄은 Local에서 신경망을 생성, 학습 및 실행하는 데 도움이 되는 하드웨어와 소프트웨어들이 포함되어있습니다. 특히 신경망의 로컬 가속화에 중점을 두고 있기 때문에 우수한 신경망 성능과 개인 정보보호 기능이 강점이라 할 수 있으며 저전력 환경에서 사용됩니다.

Coral에는 구글에서 설계한 소형 ASIC인 새로운 Edge TPU가 탑재되어 고성능 ML 추론기능을 제공하기때문에 100+ fps의 MobileNet V2와 같은 최신 모바일 비전 모델을 저전력으로 구동할 수 있습니다.

구글은 총 5개의 제품을 출시할 예정이며 라인업은 다음과 같습니다.

1. Dev Board : NXP iMX8M Soc와 Edge TPU(Wi-Fi, Bluetooth,RAM, eMMC)가 SoM(System on Module)로 설계된 제품

2. USB Accelerator : USB2.0 및 3.0의 모든 리눅스 시스템(라즈베리파이 포함)에 쉽게 연동해서 사용

3. Camera : 5백만 화소의 카메라 모듈

4. PCI-E Accelerator : Edge TPU를 쉽게 기존시스템과 통합시켜주는 장치

5. SOM(System-On-Module) : 40mm x 40mm 크기의 플러그식 모듈 시스템

그외 자세한 정보는 코랄 공식홈페이지 에서 확인 가능합니다.

사람처럼 느끼고 사고하는 AI기술 개발 중인 MIT

알 수 없는 사용자 — Sun, 3 Mar 2019 00:14:37 +0900

사람처럼 사고하는 인공지능 개발중인 MIT

지금까지의 인공지능 연구는 이미지, 영상, 텍스트를 인식하고 합성하는 분야에서 활발하게 진행되어 왔습니다. 대부분의 연구는 이 세가지를 다른문제로 이해하고 각 개별 작업에 적합한 알고리즘을 개발했습니다.

하지만 이런 연구방식은 AI가 사람처럼 느끼고 사고하는 것과는 많은 차이가 있기 때문에 인간처럼 학습할 수 있는 AI를 만드는 것과는 거리가 멀 수 밖에 없었습니다.

그런데 최근 MIT 에서는 흥미로운 논문을 발표 했습니다. 논문을 보면 그들은 인공지능이 전체적으로 보고 듣고 읽을 수 있도록 하는 연구를 진행하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 의미있는 실험결과도 공개가 됐구요.

see, hear, and read, Depp aligned representations.pdf

MIT의 Yusuf Aytar 박사는 "차를 직접 보는 것이나 엔진 소리를 듣것은 방식의 차이일뿐 우리 뇌는 '이 것이 차다.'라는 것을 자연스럽게 인지할 수 있습니다." 라고 설명합니다.

그는 사람처럼 사고하는 인공지능을 개발하기 위해 각기 개발된 알고리즘을 다름 알고리즘과 연결하거나 정렬할 수 있는 방법으로 새로운 인공지능을 개발했다고 합니다.

Aytar는 이 시스템을 훈련시키기 위해 오디오와 관련된 신경망 비디오 프레임을 먼저 보여주었습니다. 신경망은 비디오의 객체와 오디오의 사운드를 찾은 후 어떤 객체가 어떤 사운드와 상관 관계가 있는지 예측하게됩니다.

그 다음 유사한 상황을 표현한 캡션이 있는 이미지를 동일한 알고리즘에 입력합니다. 이렇게 사진과 함께 동작하는 단어와 단어를 연관시킬 수 있었습니다.

아래는 Aytar가 실험한 결과 입니다. 강아지 사진을 입력하면, 개짖는 소리와, 사진을 설명하는 문장, 연관된 이미지를 결과로 얻을 수 있습니다.

물론 아직은 초기단계이기 때문에 아주 완성도 높은 수준은 아니지만, 조만간 복합적으로 상황을 인지하고 판단하는 AI가 나타날 수 있지 않을까 기대해 봅니다.

사람보다 글잘쓰는 인공지능 GPT-2 비공개결정

알 수 없는 사용자 — Sun, 24 Feb 2019 21:33:14 +0900

사람보다 글 잘쓰는 인공지능 기술 GPT-2

전 세계가 '가짜뉴스' 문제로 골머리를 앍고 있는 가운데, 너무 리얼한 가짜뉴스를 순식간에 작성하는 인공지능 기술이 발표되서 화제입니다.

이 인공지능기술을 만든 단체는 비영리 연구기관인 OpenAI인데, 이 기관은 엘런 머스크가 창립 멤버로 참여한 단체로도 유명합니다. 오픈 AI는 미국 IT 기업 대표들이 2015년 '인공지능을 통해 인류에 기여하자'며 공동으로 설립한 비영리 기관으로 그 동안 모든 연구 결과와 특허를 무료로 공개해 왔습니다.

이 연구소는 2017년 구글이 만든 '트랜스포머(Fransformer)'라는 새로운 신경망 설계를 기반으로 만들어 졌는데, 이 알고리즘 훈련 방식은 비감독 학습법과 위노그라드 스키마 테스트, 람바다 등 크게 세가지로 알려졌습니다. 이들은 GPT-2에서 40GB분량의 800만개의 인터넷 사이트를 학습시켜 완성시켰습니다.

language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

이렇게 탄생된 GPT-2는 처음 1-2문장을 입력하면 나머지 글은 자동으로 작성을 하게 됩니다. 놀라운 것은 GPT-2의 능력이었는데, 연구원들의 GPT-2의 글쓰기 능력이 너무 뛰어나서 처음으로 이 기술은 외부에 공개하지 않기로 결정했다고 합니다.

아래는 GPT-2가 작성한 기사들 입니다.

사람이 작성한 문장

"A train carriage containing controlled nuclear materials was stolen in Cincinnati today. Its whereabouts are unknown."

신시내티에서 핵물질을 실은 열차가 탈취당했다. 현재 행방은 알 수 없는 상태다.

GPT-2가 작성한 기사

The incident occurred on the downtown train line, which runs from Covington and Ashland stations.

In an email to Ohio news outlets, the U.S. Department of Energy said it is working with the Federal Railroad Administration to find the thief.

"The theft of this nuclear material will have significant negative consequences on public and environmental health, our workforce and the economy of our nation," said Tom Hicks, the U.S. Energy Secretary, in a statement. "Our top priority is to secure the theft and ensure it doesn't happen again."

The stolen material was taken from the University of Cincinnati's Research Triangle Park nuclear research site, according to a news release from Department officials.

The Nuclear Regulatory Commission did not immediately release any information.

According to the release, the U.S. Department of Energy's Office of Nuclear Material Safety and Security is leading that team's investigation.

"The safety of people, the environment and the nation's nuclear stockpile is our highest priority," Hicks said. "We will get to the bottom of this and make no excuses.

이번 사건은 코빙턴과 애슐랜드역 사이에서 운행되는 도심 열차 노선에서 발생했다.

미국 에너지부는 오하이오 뉴스에 보낸 이메일에서 이 탈취범을 찾기 위해 연방철도청과 협력하고 있다고 밝혔다.

톰 힉스 미 에너지부 장관은 성명을 통해 "이번 핵물질 탈취 사건은 공공 및 환경 보건, 우리의 노동력, 미국 경제에 중대한 악영향을 미칠 것"이라며 "우리의 최우선 과제는 탈취범을 찾아내 다시는 이런 일이 일어나지 않도록 하는 것"이라고 말했다.

정부 관계자는 탈취당한 핵물질이 신시내티 대학 원자력 연구팀인 트라이앵글 파크 연구소의 것이라고 밝혔다.

원자력규제위원회는 아무런 입장도 내놓지 않았다.

에너지부에 따르면, 현재 이 사건은 에너지부 내 핵물질 안전 및 보안팀이 조사하고 있는 것으로 알려졌다.

힉스 장관은 "국민과 환경, 국가 비축 핵의 안전이 최우선"이라며 "진상을 규명하고 나쁜 선례가 생기지 않도록 하겠다"고 말했다.

사람이 작성한 문장

Legolas and Gimli advanced on the orcs, raising their weapons with a harrowing war cry.

레골라스와 김리는 함성을 지르며 무기를 들고 오크를 향해 진격했다.

GPT-2가 작성한 소설

The orcs’ response was a deafening onslaught of claws, claws, and claws; even Elrond was forced to retreat.

“You are in good hands, dwarf,” said Gimli, who had been among the first to charge at the orcs; it took only two words before their opponents were reduced to a blood-soaked quagmire, and the dwarf took his first kill of the night.

오크들은 귀가 먹먹할 정도의 맹렬한 공격을 퍼부었다. 심지어 엘론드마저 후퇴할 수밖에 없었다.

오크족을 공격하기 위해 선두에 선 김리는 ‘난쟁이여 안심하라’라고 말했다. 적이 피투성이가 될 때까지 단 두 단어밖에 필요하지 않았다. 김리는 그날 밤 첫 살인을 저질렀다.

AI가 작성한 글을 읽어보니 왜 연구소에서 이 기술을 공개하지 않았는지 이해가 되는데요. 오픈AI는 작문 실력이 지나치게 뛰어난 GPT-2를 공개하는 대신에 이보다 사양이 낮은 AI 모델을 공개하기로 결정했다고 합니다.

자세한 내용은 Open AI 공식홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.

아이폰 충전케이블을 해킹도구로 만든 개발자

알 수 없는 사용자 — Wed, 20 Feb 2019 07:03:46 +0900

아이폰 충전케이블로 만든 해킹도구

미국이 화웨이 통신장비에 백도어가 있어 보안이 취약하다고 연일 비난 수위를 높여하고 있는 가운데, 실제로 백도어가 심어진 통신장비(?)를 만든 미국인 개발자가 나타났습니다.

보안 연구원인 마이크 그로버(Mike Grover)는 예전부터 USB장치를 이용한 해킹장비를 제작해 왔는데요. 최근 그는 _MG_라 불리는 아이폰 충전케이블(?)을 만들었습니다. 겉으로보기엔 단순한 충전케이블처럼 보이지만 이 케이블에는 WiFi PCB가 숨겨져 있습니다.

그리고 이 WiFI 칩은 공격자가 케이블이 컴퓨터에 명령을 실행하거나 마우스 커서를 조작할 수 있게 만들어 주는 기능이 탑재되어 있습니다.

마이크는 약 300시간 $4,000의 비용을 들여 이 해킹툴을 만들었다고 밝혔는데요. 그의 설명에 따르면 이 케이블을 PC에 연결하면 운영체제는 이 케이블을 HID(Human Interface Device, 입력장치)로 인식하기 때문에 원격에서 키보드와 마우스 입력을 할 수 있다고 합니다.

그가 올린 트위터 영상을 보면 케이블이 연결된 Mac을 스마트폰으로 조작하는 장면을 확인할 수 있는데요. 그는 향후 업데이트에서 오픈소스 USB HID 키보드 에뮬레이터인 ESPlioitV2 포트가 포함될 수 있다고 밝혔습니다.

마이크는 이 케이블을 판매할 계획도 있다고 하는데, 앞으로 출처가 불분명한 충전케이블은 함부로 PC에 연결하지 못하는 세상이 될 것 같습니다.

세상에서 제일먼저 축구경기 결과를 알 수 있는 개발자

알 수 없는 사용자 — Sun, 17 Feb 2019 21:15:26 +0900

세상에서 가장 먼저 축구경기 결과 아는 개발자

영국에 살고 있는 Ben은 지난 2018 러시아 월드컵에서 흥미로운 사실을 발견했습니다. 그는 월드컵을 라이브 TV나 스트리밍을 통해서 축구경기를 시청했는데, 방송 종류에 따라서 딜레이가 발생하기 때문에 옆집에서 먼저 골을 넣은 환호성을 들은 후에야 자신의 집 TV에서 골이 들어가는 상황이 발생, 매번 김빠진 경기를 감상할 수 밖에 없었습니다.

그는 이 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 방법을 고민했는데요. 그는 우연히 Running Ball이라는 회사는 월드컵 경기장 안에서 직접 경기를 관람하면서 상당히 상세한 게임 통계를 제공하는 것을 알게됩니다.

이 데이터를 주로 활용하는 업체들은 영국의 스포츠 베팅 업체들이었는데, 이 데이터는 웹사이트에도 실시간으로 공개 되기 때문에 TV 중계보다 그 속도가 더 빠랐습니다. 벤이 직접 측정해본 결과 TV방송보다 4초 정도 더 빨리 소식이 업데이트되었습니다.

나중에 안 사실이지만, 배팅 회사들의 요구로 월드컵 중계방송은 고의로 몇초간 딜레이가 생긴다고 합니다. 배팅회사 입장에서 고객들이 골을 넣은 직후 신속하게 배팅하는 것을 원치않기 때문에 일부러 방송송출을 지연시키고 Running Ball로 부터 신속하게 경기결과를 전달받는 방식을 이용해 왔던 것 입니다.

벤은 한 베팅사이트에서 HTML5 웹앱으로 Running Ball의 데이터를 모두 공개하는 사이트를 발견했으며 이 사이트에서 제공하는 API 피드를 월드컵 스트리밍 방송과 결합해 누구보다도 빨리 골소식을 확인할 수 있었다고 합니다.

API 샘플(Away는 영국, Home은 콜롬비아)

{

"away": {

"attacks": 95,

"corners": 7,

"dangerous_attacks": 62,

"goals": 4,

"possession": 57,

"shots_off_target": 10,

"shots_on_target": 5,

"substitutions": 4,

"yellow_cards": 2

"home": {

"attacks": 107,

"corners": 2,

"dangerous_attacks": 52,

"goals": 5,

"possession": 43,

"shots_off_target": 7,

"shots_on_target": 8,

"substitutions": 4,

"yellow_cards": 6

"last_incident": {

"minute": 127,

"period": "FINISHED",

"side": "unknown",

"type": "PERIOD_SCORE_CONFIRMED"

"minute": 127,

"status": "FINISHED",

"timeline": [

{

"minute": 6,

"period": "1ST_HALF",

"side": "away",

"type": "corner"

...

{

"minute": 53,

"period": "2ND_HALF",

"side": "away",

"type": "corner"

{

"description": "foul",

"minute": 54,

"period": "2ND_HALF",

"player": "C. Sánchez",

"side": "home",

"type": "yellow_card"

{

"description": "unsportsmanlike conduct",

"minute": 56,

"period": "2ND_HALF",

"player": "J. Henderson",

"side": "away",

"type": "yellow_card"

...

{

"description": "criticism",

"minute": 63,

"period": "2ND_HALF",

"player": "R. Falcao",

"side": "home",

"type": "yellow_card"

...

{

"minute": 81,

"off": "D. Alli",

"on": "E. Dier",

"period": "2ND_HALF",

"side": "away",

"type": "substitution"

...

{

"confirmed": true,

"description": "penalty shootout",

"minute": 127,

"period": "PENALTY_SHOOTOUT",

"player": "K. Trippier",

"score": [

"side": "away",

"type": "goal"

{

"confirmed": true,

"description": "penalty shootout",

"minute": 128,

"period": "PENALTY_SHOOTOUT",

"player": "E. Dier",

"score": [

"side": "away",

"type": "goal"

}

]

}

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

다가오는(?) 2022년 카타르 월드컵 때 우리나라 경기 만큼은 누구보다 골소식을 빨리 알 수 있는 사람은 개발자분들이 되겠네요. ^^

자세한 내용은 Ben의 홈페이지에서 확인하세요.

존재하지 않는 인물 만드는 AI 기술(thispersondoesnotexist.com)

알 수 없는 사용자 — Sun, 17 Feb 2019 10:59:33 +0900

세상에 존재하지 않는 인물 만드는 AI기술

인공지능이 인물사진을 합성하는 기술은 많이 활성화 되지는 않았습니다. Deepfake 처럼 동영상 등을 합성하는 AI기술은 프라이버시 문제가 발생할 수 있기 때문인데요.

Uber 엔지니어 Philip Wang은 지난해 세상에 존재하지 않는 사람을 만들어 주는 인공지능 기술을 개발했습니다. 그는 지난해 Nvidia가 발표한 논문을 활용해서 AI를 개발했는데요. 그는 GAN을 활용해 실제 인물사진을 데이터 셋으로 학습해 완전 새로운 인물을 창조 AI를 만들었습니다.

▲ NVidia StyleGan

그는 이 기술을 활용해서 웹사이트를 만들었는데, 이 사이트에 접속할 때 마다 이 세상에 존재하지 않는 사람들의 사진을 계속해서 만들어 냅니다. 그는 자신의 페이스북에서 이 기술을 소개하면서 "대부분의 사람들은 AI가 어떻게 이미지를 합성할 것인지 이해하지 못한다."라고 덧붙였는데요.

이 사이트(https://thispersondoesnotexist.com/)는 Ian Goodfellow라는 연구원이 개발한 AI 프레임 워크를 사용했으며 Nvidia의 StyleGAN 알고리즘을 적용했습니다. 모두 오픈소스로 개발된 것으로, 개발자의 설명에 따르면 이론적으로는 인물사진 합성 뿐만 아니라 어떤 개체라도 합성해 낼 수 있다며, 앞으로 애니메이션 캐릭터나 서체, 그래피티 등으로 확장할 것이라고 합니다.

이 기술은 디자이너나 일러스트레이터에게 새로운 영감을 불러일으켜 줄 것으며, 사람이 보다 창의적인 부분에 시간을 할당할 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 보여집니다.

다만 가짜뉴스등 악의적으로 활용되는 것을 방지할 수 있는 기술개발도 필요해 보입니다.

BBC의 가짜뉴스 제작 실험(Deep Fake)

알 수 없는 사용자 — Sun, 10 Feb 2019 11:01:54 +0900

지난해 연예인들의 얼굴을 합성한 19금 영상이 인터넷에 공개되면서 이슈가 된적이 있습니다. 해당 영상을 유포한 사람은 인공지능 기술을 이용해 해당 영상을 만드는 것은 크게 어려운 작업이 아니며 인터넷에 공개된 기술과 사진으로 제작이 가능했다고 밝혀 충격을 줬는데요.

영국 국영방송사 BBC에서는 인공지능을 이용해 사람들이 가짜뉴스를 만들어 배포한다면 큰 사회적 혼란이 발생할 수 있을 것을 우려, 해당 기술을 이해하고 조작된 영상을 감지할 수 있는 기술을 개발의 필요성을 인식하고 최근 재미있는(?) 실험을 했습니다.

BBC는 가짜뉴스를 감지하기 위해서는 해당 기술에 대한 이해를 먼저 해야한다면서 직접 가짜뉴스를 만들었는데요. 이들은 BBC 월드뉴스 앵커인 Matthew Amroliwala에게 20초 짜리 대본을 녹음하고, 다른 발표자에게 각각 다른 언어로 해당 대본으로 녹음했습니다.

이후 이 영상을 AI기업 Synthesia와 제휴를 통해 가짜뉴스를 만들었는데요. 먼저 Matthew Amroliwala의 얼굴 움직임을 학습시키기 위해 준비된 대본을 읽도록 해 Matthew 얼굴에 대한 사실적인 이미지를 만들어 내고 새로운 디지털 얼굴의 기초를 형성하도록 훈련시켰습니다.

마지막으로 디지털 얼굴을 생생하게 표현하기 위해 같은 대본을 녹음한 동료들의 얼굴 표정과 오디오 트랙을 새로운 디지털 얼굴로 옮기는 과정을 거쳤습니다. 이 과정은 디지털 인형극(digital puppeteering)이라 불립니다.

아래는 이 과정을 통해 완성된 가짜뉴스 영상입니다. Matthew는 실제로 영어밖에 하지 못하지만 영상에서는 스페인어, 힌디어, 중국어로 뉴스를 하는 모습을 확인 할 수 있습니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

몇몇 부분에서는 아직 부자연스럽지만 전체적으로 봤을 때는 완성도과 꽤 높습니다. 눈여겨 보지 않는다면 사람들은 Matthew가 외국어로 뉴스를 하는 것으로 받아들일 가능성이 충분히 높다고 보여집니다.

BBC는 Deepfake와 같은 인공지능 기술로 저렴하고 신속하게 가짜뉴스를 만들수 있지만 지금 당장 이런 영상을 판별할 수 있는 기술 개발은 갈길이 멀다면서 당장은 대중들에게 이런 기술에 대한 정보를 전달 대중들이 스스로 인식할 수 있는 방안이 필요하다고 밝혔습니다.

과연 BBC가 어떤 답을 찾을지 모르겠지만, 가짜뉴스를 식별하는 기술도 결국 인공지능이 되지 않을까요?

빈 주차공간 찾아서 알려주는 인공지능 만든 개발자

알 수 없는 사용자 — Wed, 6 Feb 2019 18:22:52 +0900

주차공간 찾아주는 인공지능 만든 개발자

도시에 사는 사람이라면 한번쯤은 주차 때문에 골머리를 썩은 경험 있으실텐데요. 약속장소에 도착했지만 주차할 곳을 찾기못해 한참을 해메거나 아파트 주차장에서 빈자리를 찾아 2-3바퀴 단지를 돌아본 경험 한 두번쯤은 있으실 겁니다.

대분의 사람들은 "아휴~ 주차하기 짜증나네, 차를 끌고 다니지 말자!" 해왔지만 오늘 소개해 드릴 사람은 본인의 특기를 살려 아주 스마트하게 주차를 할 수 있는 인공지능을 개발한 사람입니다.

인공지능을 개발했다고 하니 아무나 못하는거아냐?라는 생각이 드는데, 이 개발자는 본인은 남들이 다 만들어 놓은 소스를 간단히 엮어서 아주 손쉽게 개발했다고 설명(or 자랑)하는데요. 오늘은 빈 주차공간을 파악해 SMS로 알려주는 인공지능을 개발한 Adam Geuigey의 이야기를 들려드리도록 하겠습니다.

그는 딥러닝을 활용해 어떤 문제를 해결하려면 자신이 해결하고자 하는 문제를 단순화하고 단계별로 정리해서 하나씩 문제를 해결하는 것이 효과적이라 설명 합니다.

그는 총 4단계로 자신이 해결해야할 문제를 단순화 했습니다. 주차공간을 인식하고, 자동차를 식별한 후 주차공간이 새로 생기면 SMS로 발송하는 것이죠.

첫째로 주차공간을 인식하기 위해서 그는 자신의 집 근처의 공공 CCTV를 이용하기로 합니다. 그리고 도로변의 주차공간을 인식하기 위해 다양한 방법을 시도했는데요. 처음에는 주차미터기를 인식하고 그 옆의 도로를 주차장으로 인식하는 방식을 검토했습니다.

하지만 주차미터가 없는 곳도 있기 때문에 이 방식은 포기하게 됩니다. 그 다음에는 주차장 바닥에 있는 노란색표시를 활용하는 방안을 검토했는데 주차장 표시가 너무 작아서 인식이 어려워서 이 방식도 포기하게 됩니다.

그는 자신이 개발한 인공지능을 다른사람들도 손쉽게 활용할 수 있도록 고민한 끝에 단순하지만 확실하게 주차공간을 인식하는 방식 만들었습니다. 그는 자동차가 한곳에 오랫동안 머물렀다면 그곳을 주차공간으로 인식하는 방식을 적용했는데, 이 방식은 주차미터기를 사용하지 않거나 주차장 마크가 다른 국가에서도 모두 사용 가능하기 때문에 범용성을 확보할 수 있었습니다.

두번째 문제는 자동차를 인식하는 모델을 만드는 것인데, 자동차는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 대상중 하나이기 때문에 그는 별도로 신경망을 학습시킬 필요없이 잘 학습된 Masked R-CNN 모델을 활용하기로 합니다.

Masked R-CNN Model

세번째는 주차공간을 인식하는 문제 입니다. 그는 주차된 차들이 인식된 박스들이 겹쳐지는 부분이 있다는 사실을 발견하고 IoU 지수(두 박스가 겹쳐진 공간 / 두박스의 합한 공간)를 활용 IoU 0.15 이하라면 빈공간이 생겼다고 판단하도록 프로그래밍을 했습니다.

마지막으로 이렇게 빈 주차공간이 생기면 Twilio API를 사용 그에게 자동으로 문자메세지를 발송하도록 스크립트를 작성했습니다.

그는 자신이 개발한 파이썬 스크립트를 홈페이지에 공개했는데 이를 활용한다면 아파트 주차장 빈공간 찾기 등에 활용할 수 있을 것 같습니다.

공짜로 추억의 컴퓨터를 만들수 있는 rockybergen.com

알 수 없는 사용자 — Thu, 31 Jan 2019 15:09:52 +0900

녹색 화면의 도스창으로 대표되는 80년대 컴퓨터들은 이제 박물관에서나 볼 수 있습니다.

카세트 테이프로 게임을 하고, 8비트 사운드만으로도 박진감 넘치는 게임을 했던 이야기는 요즘 10대들은 상상도 하지 못할텐데요.

지금 돌이켜 보면 그때가 참 순순했던 시절이 아니었나 생각이 드는데, 이런 생각을 하는건 서양아재도 똑같은 것 같습니다.

20년간 디자인 업계에서 일을한 Rocky Bergen씨는 자신의 특기를 십분 발휘 80년대 컴퓨터들을 복원하는 작업을 했습니다.

그리고 그의 홈페이지에서 레트로 컴퓨터 디자인 시안을 공개했는데요. https://rockybergen.com/papercraft/ 에서는 총 7가지의 모델의 시안이 공개되어 있습니다.

가끔 심심함이 몰려올 때 한번 시간을 내서 도전해보는 것도 좋을 것 같습니다.

XDA에 유출된 구글 안드로이드 Q 신규기능 6가지

알 수 없는 사용자 — Wed, 23 Jan 2019 06:22:39 +0900

2019년 3월 공개예정인 구글의 최신 OS 안드로이드 Q의 초기버전이 XDA Developers 유출되어 신규기능들이 일부 공개가 되었습니다.(원문)

구글은 이번 업데이트에서 '다크모드' 및 개인정보보호에 공을 들인 모습인데요. 오늘은 Android Q에 새롭게 도입된 기능에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

1. 다크모드

Dark Mode는 이번 업데이트에서 가장 큰 변화인데요. 구글은 어두운 곳에 스마트폰을 사용할 때 눈의 피로를 최소화하기 위해 이 모드를 도입했습니다. 다크모드는 항상 활성화되거나 정해진 시간에만 활성화 되도록 설정이 가능합니다. 또한 다크모드를 지원하지 않는 앱에도 강제로 적용할 수 있는 옵션도 제공됩니다. 끝으로 OLED를 사용하는 스마트폰의 경우 다크모드를 사용하면 배터리 소모도 크게 개선 될 것으로 기대된다고 합니다.

2. 권한변경

구글은 지속적으로 개인정보기능을 강화하고 있으며 Anroid Q에서도 권한관리 기능이 크게 강화되었습니다. 설정앱을 통해 위치와 같은 특정 권한을 앱별로 제한할 수 있으며, 특정 권한에 대한 엑세스가 허용/거부 된 앱을 빠르게 확인할 수 있습니다.

3. 데스크탑모드(삼성 DeX?)

개발자 옵션에 'Force desktop mode' 기능이 추가되었습니다. 2차 디스플레이에서 실험용 데스크탑 모드 강제 설정이라는 설명으로 유추해 볼때 모니터에 연결해서 스마트폰을 사용하는 것으로 보이나, 실제 케이블을 연결해본 결과 아직은 동작하지 않는 기능이라고 합니다.

4. 개발자옵션

Android Q 에는 앞서 언급한 'Force desktop mode'와 더불어 많은 기능들이 추가됐습니다. 게임에 사용할 그래픽 드라이버를 선택하는 옵션, 현재 배경화면을 Always On Display 배경으로 설정하는 기능, 스마트폰 화면 녹화기능 등이 추가됐습니다.

5. 접근성

접근성 메뉴에 두가지 옵션(Time to take action, Time to read)이 추가 됐습니다. Time to take action은 일시적으로 표시되는 메시지의 표시 기간을 선택할 수 있으며, Time to read 는 자동으로 사라진 메시지에 대해 읽고 조치를 취할 시간을 세팅할 수 있습니다.

6. 기타

그외 추가로 발견된 변경사항은 다음과 같습니다.

- 비행기 모드처럼 모든 센서를 끌 수 있는 타일 추가

- 새로운 화면 잠금설정(SmartLock only extends unlock, Lock screen when trust is lost)

- 파일탐색기 기능개선(디렉토리 탐색시 이미지, 문서, 오디오, 비디오 등으로 필터링 가능)

- 앱 설치 대화상자 전체화면 → 팝업창으로 변경

RF신호(와이파이, 블루투스, LTE) 3D로 측정해주는 AR Sensor

알 수 없는 사용자 — Fri, 11 Jan 2019 07:23:30 +0900

무선신호 측정해주는 AR Sensor

공유기를 교체하거나, 이사를 할 경우 화장실이나 내방에서 와이파이 신호가 잘 잡히는지 확인해 본 경험은 누구나 한번쯤은 있으실 텐데요. 최적의 장소를 찾기위해 이곳 저곳 공유기를 옮겨가며 각 방마다 돌아다니면서 무선인터넷 속도를 측정하는 것은 꽤 번거로운 일입니다.

또한 스마트 플러그나 온습도계 같이 블루투스 신호를 이용하는 IoT 기기들의 경우 베란다나 집안 구석에서 신호가 잘 잡히는지 확인할 방법이 마땅치도 않습니다.

그래서 오늘은 이런 불편은 해결할 수 있는 앱을 소개해 드리려고 합니다. 일본의 Ken Kawamoto는 AR기술을 이용하여 무선신호를 3D로 측정할 수 있는 앱을 개발했습니다.

그는 방학을 맞이해 무선공유기를 재배치 하기위한 최적의 장소를 찾기 위해 이 앱을 개발했다고 하는데, Android ARCore 플레임 워크를 사용해 스마트폰의 현재 위치를 파악하고 RF센서가 측정한 신호의 세기를 나타내는 컬러로 표시하는 AR Sensor라는 앱을 개발했습니다.

이 앱을 이용하면 집안 구석구석 와이파이, 블루투스, LTE 신호가 어떤 강도로 전달되는지 시각적으로 확인할 수 있기 때문에 무선기기들의 배치할 위치를 선정하는 작업을 쉽게 해결할 수 있습니다.

추가로 이 앱은 자기장과 기압도 동일한 방식으로 표시할 수 있으며, 추가의 센서를 연결한다면 이산화탄소 농도 등 센서로 측정가능한 데이터를 시각화 시킬 수 있습니다.

현재 이 앱은 구글 Play에서 다운로드 받을 수 있는데, 안드로이드 8.0이상의 OS를 사용하는 스마트폰에서만 이용가능합니다.

엔비디아 손쉽게 가상세계 렌더링하는 인공지능 개발

알 수 없는 사용자 — Wed, 9 Jan 2019 22:07:05 +0900

엔비디아 손쉽게 가상세계 렌더링하는 인공지능 개발

지난달 캐나다 몬트리올에서 열린 NeurIPS 2018 컨퍼런스에서 Nvidia는 가상세계를 쉽게 구현할 수 있는 인공지능 기술을 선보였습니다.

컨퍼런스에서 Nvidia는 신경망으로 렌더링한 가상세계를 자동차로 주행할 수 있는 데모를 선보였습니다. 이 데모는 기존의 모델링 기술을 사용하지 않고 신경망을 이용해서 영상을 3D 환경으로 재구성하는 기술을 사용한 것인데 촬영한 영상에서 오브젝트를 분리하여 인식하고 실시간으로 렌더링을 합니다.

데모에서는 해질 무렵의 보스톤과 독일, 그리고 GTA 게임 속을 자유롭게 운전할 수 있었습니다.

아직 초기 단계로 보이지만, 이 AI기술은 AR 게임이나 자율주행 자동차 기술 개발에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.

이 기술을 개발한 팅 춘 왕, 밍 유 리오 연구원은 "vid2vid는 완전히 합성된 새로운 세계를 렌더링하는 최초의 뉴럴 네트워크라며, 개발자들은 이 기능을 활용해 기존 가상 모델링보다 훨씬 저렴한 비용으로 신속히 대화형 그래픽을 만들 수 있다."고 설명했습니다.

vid2vid.pdf

학습을 위해 팀은 Nvidia Tesla V100 GPU로 cuDNN 가속 PyTorch 심층 학습 프레임 워크를 사용했으며 Cityscapes 및 Apolloscapes 데이터 세트에서 수천 개의 비디오를 사용했다고 합니다.

vid2vid는 언리얼 엔진4를 사용해 장면의 시맨틱 레이아웃을 생성합니다. 실제 촬영영상으로 훈련된 GAN은 건물과 자동차, 거리 등 여러 물체로 가득 찬 도시를 렌더링할수 있습니다.

이렇게 생성된 가상세계는 오브젝트들을 쉽게 추가, 수정, 제거 할 수 있기 때문에 결과물 편집이 쉽습니다. 또한 학습을 거듭할 수록 프레임간 깜빡임을 최소화 해 더욱 현실감 있는 비디오를 만들어 낼 수 있다고 합니다.

Nvidia는 이 기술을 오픈소스를 연구하고 있기 때문에 앞으로 빠른 발전을 기대해 볼 수 있겠습니다.

알츠하이머(치매) 조기진단하는 인공지능 개발한 손재호 박사연구팀

알 수 없는 사용자 — Sun, 6 Jan 2019 23:55:35 +0900

알츠하이머 사전진단 인공지능 기술

알츠하이머 조기진단하는 인공지능 개발

노령화 시대가 급속하게 진행되면서 하나의 새로운 문제로 거론되는 것이 바로 치매(알츠하이머)입니다. 세계최고의 노령화 속도를 자랑(?)하는 우리나라에서도 곧 치매 문제가 큰 사회적 문제가 될 것임은 분명해 보이는데요.

오늘은 이런 치매 문제를 조기에 예방할 수 있는 인공지능 기술을 개발한 한국인 연구팀에 대한 소식을 전해드리려고 합니다.

캘리포니아대학 샌프란시스코 캠퍼스의 방사선 의학영상 진단학과의 손재호 박사 연구팀은 뇌 스캔을 데이터를 이용한 딥러닝을 통해 치매를 조기진단할 수 있는 인공지능 개발에 성공했다고 합니다.

▲ 치매 진단에 활용된 콘볼루션 신경망 구조(Convolutional Neural Network Architecture)

알츠하이머의 어려움 중 하나는 확진할 수 있을 때까지 시간이 너무 많이 소요되기 때문에 확진 후에는 이미 너무 많은 뉴런이 죽어버려서 회복을 할 수 없는 상태라는 점입니다.

하지만 이번에 개발된 인공지능 기술은 평균 75.8개월(약 6년)이나 일찍 치매발현을 미리 진단할 수 있기 때문에 알츠하이머 치료에 획기적인 전환점을 가져올 것으로 기대되고 있습니다.

AI를 치매진단에 활용한 것은 이번이 처음이 아니지만, 손박사의 연구팀은 지금까지 인공지능 학습 모델에 이용되지 않았던 바이오 마커를 활용하는 방식을 선택했습니다. 연구팀은 뇌에서 포도당 수치를 모니터링하는 PET 스캔에 집중했습니다.

▲ A.알츠하이머 치매환자, B.경도인지장애 환자, C.정상인

이 방식을 쉽게 설명하자면 병에 걸린 세포는 결국 포도당 사용을 중단하게 되는데 이를 포착하는 것이 치매 진단에 매우 중요하다고 합니다. 하지만 이런 변화를 사람이 감지하기엔 어려움이 많습니다. 사람의 눈은 뇌종양과 같이 작은 부분을 찾는데는 뛰어나지만 치매처럼 천천히 그리고 뇌 전반에서 걸쳐 변화가 나타나는 것을 인지하는 것은 매우 어렵기 때문입니다.

따라서 연구팀은 약 2000개의 영상 데이터를 립너링 알고리즘으로 학습 시킨후 샘플로 40명의 환자를 진단했는데, 100% 정확도로 치매를 예측하는데 성공했습니다. 또한 치매가 아니라는 진단도 82%의 정확도를 보였다고 합니다.

결과적으로 이 AI는 의사보다 약 6년이나 먼저 치매에 대한 진단을 내를 수 있기 때문에 치매 진행을 늦추기 위한 준비를 할 수 있는 시간을 벌어주기 때문에 치매로 인한 사회문제 해결에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 보여집니다.

교실에 인공지능 도입한 중국 초등학교, 교사의 수업품질과 학생들의 집중도 분석

알 수 없는 사용자 — Tue, 1 Jan 2019 08:55:50 +0900

교실에 인공지능 도입한 중국 초등학교

최근 중국 베이징의 Liangxiang No.4 초등학교 교실에는 학생들의 수업태도를 분석하는 인공지능이 설치됐다고 합니다. Edubrain이라 불리는 이 시스템은 교실의 정면과 후면에 설치된 카메라와 마이크를 통해 학생들의 모습을 관찰하고 현재 상태를 분석할 수 있는 시스템입니다.

Edubrain은 얼굴인식 기술을 사용해 학생들의 행복, 슬픔, 중립 등의 감정을 분석하여, 행동, 머리 위치, 몸짓 시선 등을 모니터링합니다.

에듀브레인을 개발한 Qingfan Technology CEO Zhang Wentao는 "교사들은 자신의 수업중 학생들의 집중도가 떨어졌던 부분을 체크할 수 있어 효과적인 지도를 할 수 있다."라고 설명했습니다.

실제로 이 시스템은 수업 중 학생들의 주의가 산만해지거나, 집중이 안된 부분의 영상을 따로 추출해서 교사에게 제공합니다. 그리고 수업 전반에 걸쳐 학생들의 집중도도 체크해 줍니다.

이 학교 교장 Li Honglian 교장은 우선 이 인공지능을 언어와 음악 수업 시간에 적용할 계획이라고 밝혔습니다. 그녀는 "음악은 행복을 불러 일으키는 과목입니다. 학생들이 노래를 할 때 즐거운 표정을 짓지 않는다면, 그것은 수업의 목표가 충족되니 않았음을 나타내며 교사들이 왜 학생들이 행복하게 노래하지 않는지는 생각하게 할 것 입니다." 라고 설명했습니다.

물론 일부 교사와 학생들은 사생활 침해에 대한 우려의 시선도 보내고 있습니다. 이에 학교측은 음악과 언어 수업시간에만 제학적으로 Edubrain을 사용할 것이며, 안전한 장소에 데이터를 저장하고 교사만 엑세스 할 수 있도록 할 방침이라고 합니다.

0.05초만에 캡차(CAPTCHA) 뚫는 인공지능 개발한 학생들

알 수 없는 사용자 — Sun, 30 Dec 2018 22:06:32 +0900

0.05초만에 캡차 뚫는 인공지능 기술

텍스트 기반의 보안문자는 웹사이트 보안을 위해서 가장 보편적으로 사용되는 기술 중 하나입니다. 사람과 로봇을 구분하기 위해 작은 이미지필드에 텍스트로 쓰여진 문자를 입력하게 하는 방식의 캡차(CAPTCHA)가 대표적입니다.

캡차는 사용하여 관리자들은 자동스팸 및 해킹을 차단합니다. CAPTCHA는 'Completely automated public Turing test to tell computers and humans apart'는 지난 20년 동안 이 역할을 잘 수행해 왔지만,

이를 극복(?)하기 위한 해커와 연구원들의 노력도 계속되고 있습니다. 하지만 지금까지 이들은 노동 집약적인 방식으로 캡챠를 뚫는 방법은 사용했습니다.

다양한 캡챠종류

최근 영국 랭카스터 대학과 중국의 노스웨스트 대학, 북경대학 학생들은 인공지능 기술을 활용 어느때보다 효과적으로 캡차를 뚫는 방법을 개발했습니다. 이 방법은 기존방식보다 효과적으로 학습을 할 수 있다고 합니다.

이 팀이 개발한 텍스트 CAPTCHA Solve는 혁신적인 AI기반 이미지 인식 방법을 사용해 마이크로소프트, eBay 등 업계 최고 수준의 모델을 비롯해 33가지 이상의 캡챠 체계에서 다른 4개의 경쟁 솔루션을 모두 제치는 결과를 만들어 냈습니다.

yet another captcha solver.pdf

이 모델은 일반 데스트톱 CPU에서 사용할 수 있을 정도로 요구되는 컴퓨팅 성능이 낮은게 특징이고, 0.05초 만에 캡챠를 뚫어 낼 수 있습니다.

학생들이 개발한 CAPTCHA Solver는 네가지 단계로 작업을 진행합니다.

1. 캡차합성 : GAN 기반 생성기를 사용해 캡차와 유사한 출력 이미지를 생성합니다.

2. 사전처리 : GAN Pix2Pix 모델을 사용, 보안기능을 제거하고 글꼴 스타일을 표준화 합니다.

3. 기본 솔버 훈련(Training the base solver) : 1,2단계를 통해 작성된 데이터세트로 캡챠를 훈련시킵니다.

4. 기본 솔버 미세조정(Fine-tuning base solver) : 전송 학습을 사용해 수동으로 지정된 레이블 CAPTCHA의 스몰셋을 대상 웹 사이트에 적용해 CAPTCHA의 성능을 개선합니다.

학생들은 자신들이 개발한 인공지능이 CAPTCHA 스키마를 개선하고 보안성을 향상시키는데 도움이 될 수 있기를 바란다고 밝혔습니다.

30년된 매킨토시로 스포티파이(Spotify) 음악감상하기

알 수 없는 사용자 — Wed, 26 Dec 2018 21:48:49 +0900

30년된 맥에서 최신음악감상하기

예전에 매킨토시 SE/30에 와이파이를 연결한 소식을 전해드렸었는데요. 오늘은 여기서 한번더 업그레이드 된 30살 매킨토시 SE/30 활용법을 소개해드리려고 합니다.

지난 16일 한 네티즌은 68kMLA에 자신이 MacPlay라는 앱을 개발해 30년된 SE/30를 통해 스포티파이로 음악을 감상할 수 있는 시스템을 구축했다는 글을 올렸습니다.

이 네티즌은 Spotify Connect를 활용해서 Mac에서 현재 재생되는 음악의 앨범아트, 플레이리스트, 셔플 모드 및 기타 설정 등을 확인할 수 있게 됐다고 밝혔습니다.

물론 128M의 RAM과 68030 CPU로는 MP3나 스트리밍 음악을 재생하기엔 역부족이었기 때문에, 음악은 인공지능 기능이 들어간 스피커를 통해 자체 재생을 할 수 밖에 없었습니다.

MacPlayer 개발중 어려웠던 부분은 스포티파이 API를 사용하기 위해 HTTP를 HTTPS tunnel로 변경하는 작업이었는데, 이부분은 OpenWRT 라우터를 활용해서 해결했다고 합니다.

또 한가지 걸림돌은 스포티파이 계정을 인증하는 것이었는데, Mac 전용 브라우저인 iCab으로는 Oauth를 처리할 수 없었습니다. 그래서 스마트폰을 통해 인증을 할 수 있도록 했습니다.

마지막 장애물은 텍스트 인코딩이 었습니다. 현재 웹에서는 UTF-8 인코딩을 사용용하는데, 불행하게도 SE/30은 애플 자체 인코딩인 MacRoman만 지원하기 때문에 유닉스 라이브러리를 통해 UTF-8을 MacRoman과 유사하게 변환하도록 했습니다.

이렇게 완성된 MacPlayer는 꽤 완벽하게 동작한다고 합니다. 아래 유튜브 영상을 보면 작동화면이 나옵니다(저작권 때문에 배경음악은 삭제)

이 네티즌은 앞으로 컬러 모니터를 지원하기 위한 작업을 진행할 예정이라고 하는데, 지금까지의 작업이 꽤 고됐기 때문에 당분간 휴식을 취할 계획이라고 합니다.

고양이 집사들을 위한 인공지능 기술 프로젝트

알 수 없는 사용자 — Mon, 24 Dec 2018 08:36:04 +0900

고양이 집사들을 위한 인공지능 기술

고양이를 키우는 사람들을 흔히 집사라고 부릅니다. 고양이를 키운다기 보다는 모시는 것에 가깝기 때문에 붙여진 별명인데요. 오늘은 인공지능을 이용해 집사 생활을 한층 수월하게 할수있도록 업그레이드한 네티즌을 소개해드립니다.

EjeElectronics은 라즈베리파이와 Pi카메라를 이용해 $30불짜리 고양이 집사용 시스템을 만들었습니다. 이 시스템의 카메라를 집 뒷문을 향해 있는데, 파이선 스크립스트를 이용해 주기적으로 이미지를 캡쳐 텐서플로우 신경망으로 전달합니다.

TensorFlow 네트워크는 객체의 유형와 위치를 Python 스크립트로 전달합니다. 이 때 고양이가 프레임안에 있는지를 판단하고, 고양이가 프레임속에 있으면 집안에 있는지 집 밖에있는지를 구분합니다.

이후 10 프레임이상 고양이가 인식되면 Twilio를 이용해 집사에게 문자메시지를 발송합니다. 고양이가 집안에 있을 경우 '고양이가 집밖으로 나가고 싶어합니다.'를 집밖에 있을 경우 '고양이 집안으로 들어오고 싶어합니다.' 메세지가 발송됩니다.

이 프로젝트로 고된 집사생활(?)이 조금은 편해질 것 같은데요. 몇가지 아이디어를 추가하고 자동화시킨다면 더욱 해피한 집사라이프를 즐길 수 있을 것 같습니다.

이 프로젝트에 사용된 부품 & 소스코드 다음과 같으며, 자세한 설명은 첨부한 유튜브 영상에서 확인할 수 있습니다.

부품

소스코드 & 가이드

유튜브 영상을 웹툰으로 변환해주는 인공지능 'Comixify'

알 수 없는 사용자 — Thu, 20 Dec 2018 22:06:13 +0900

유튜브 영상을 웹툰으로 만들어 주는 Comixify

요즘 인기를 끌고 있는 어벤져스나 블랙팬서 같은 영화는 모두 만화책을 원작으로 제작된 영화입니다. 우리나라에서도 웹툰을 원작으로한 영화가 제작되기도 했는데요.

하지만 거꾸로 영화가 만화책으로 나온적은 없었던 것 같습니다. 배우들의 실감나는 연기와 효과음이 있는 영화를 굳이 돈을들여 만화책으로 바꿀 필요가 없었기 때문인데요.

폴란드 바르샤바 공과대학의 학생들의 굳이 둔을 들여서 영화를 만화로 바꿀 필요는 없지만, 인공지능을 활용하면 재미있는 결과를 만들 수 있을 거라 생각 했습니다.

이 학생들은 Comixify 라는 인공지능기술을 개발했는데, 이 기술은 AI와 머신러닝을 활용해 비디오의 각 프레임을 분석하고 그 영상의 내용을 가장 잘 표현할 수 있는 프레임을 고르고 이미지 평가 엔진을 이용해 분석합니다. 이렇게 해서 최종적으로 대표 프레임들 선정이 완료되면 이후에는 각 이미지를 웹툰 스타일로 변환시키는 작업을 합니다.

comixify - transform video to comics.pdf

이후 웹툰 레이아웃을 생성하고 선택된 프레임을 끼워넣는 작업을 합니다. 아래는 제가 유튜브에서 트와이스의 M/V yes or yes를 Comixify로 웹툰화 시킨 결과 입니다. 아직 완벽하다곤 할 수 없지만, 이 프로젝트의 발전가능성을 엿볼 수 있는 결과가 아닐까 생각하는데요.

학생들은 이 기술을 계속해서 발전시켜나갈 계획이라고 합니다. 이들은 웹툰 레이아웃 구성을 더욱 풍성하게 할 계획이며, 음성인식기능을 추가하여 자동으로 자막까지 생성할 수 있게 만들 예정입니다.

코믹스파이 웹사이트에서는 동영상 파일을 업로드 하거나 유튜브 URL을 활용해 웹툰이미지를 직접 생성해 볼 수 있습니다.

https://comixify.ii.pw.edu.pl/

남자들을 쇼핑에서 해방시킨 기업 쓰레드(Thread)

알 수 없는 사용자 — Thu, 13 Dec 2018 00:01:47 +0900

남자들을 위한 옷추천 서비스 만든 기업 쓰레드

왠만한 남자들이라면 옷을 구입하기 위해서 백화점을 돌아다니는 일은 꽤나 고되고 지루한 것이라 느낄 것입니다. 심지어 자신들의 옷을 사기위해 여친이나 와이프와 함께 쇼핑을 하는 것 조차도 고통을 느끼는 남성들이 많을 텐데요.

오늘은 이런 남성들을 고통에서 해방시켜주는 인공지능 서비스를 만든 스타트업 '쓰레드(Thread)'를 소개해드리고자 합니다.

쓰레드는 인공지능 및 머신러닝을 통해 남성들에게 어울리는 옷을 자동으로 골라주는 서비스를 제공하는 회사입니다.

쓰레드 홈페이지에서는 자신 또는 와이프가 선호하는 의류브랜드를 고르고 출근복장, 주말 나들이 복장, 데이트 복장을 사진으로 고른 후 신체사이즈 및 평소 구입하는 옷의 가격대, 현재 자신이 가지고 있는 옷들의 사진을 업로드 하면 개인 스타일리스트를 배정받을 수 있습니다.

나에게 배정된 스타일리스트 Freddie

아래 이미지는 제가 임의로 쓰레드 홈페이지에서 선호하는 스타일 등을 선택해 얻은 결과 인데요. 이렇게 선호스타일 등록하고 이메일주소를 등록하게 되면 수시간 내에 이메일로 자신에게 어울릴 법한 옷을 추천받을 수 있습니다.

물론 이런 작업을 사람이 모두 하기란 현실적으로 불가능한데요. 쓰레드는 AI와 머신러닝을 활용 사용자가 업로드한 사진에서 그 사람이 선호하는 스타일과 현재 보유한 옷의 종류를 파악합니다.

이후 고객이 선호하는 스타일을 추려서 스타일리스트에서 고객의 성향을 알려주고 스타일리스트가 고객에게 추천할 옷을 선택하면 인공지능이 'Timble'이라는 알고리즘을 통해 고객이 선호하고 고객에게 어울리는 옷을 순식간에 찾아 준다고 합니다.

예를 들어 스타일리스트가 올리브색 티셔츠를 고객에게 추천하면 인공지능은 고객이 선호하는 브랜드와 스타일을 고려 최적의 올리브색 티셔츠를 찾는 식입니다.

쓰레드는 이 기술을 완성하는데 4년의 시간이 걸렸다고 합니다. 이 회사가 완성한 기술의 장점은 한번 기억한 고객의 스타일은 절대 잊지 않는 다는 것인데요. 이 때문인지 쓰레드 고객의 1/4은 쓰레드에서 대부분의 옷을 구입하고 있습니다.

CEO 키에란 오닐 (Kieran O'Neill)은 앞으로 고객의 SNS활동 정보까지 수집해 최신 유행과 고객의 변화하는 취향까지 고려해서 옷을 추천하는 서비스를 적용할 계획이다.라고 밝혔습니다.

이 회사는 백만명 이상의 고객을 확보했고, 회사의 가능성을 알아본 투자자들로 부터 2,200만 달러의 펀딩을 받는데도 성공했습니다.

다만 아쉽게도 한국에서는 서비스 제공을 하지 않기 때문에, 회원가입시 거주지를 미국으로 설정 추천받은 옷은 해외직구로 구입해야하는 단점이 존재합니다.

이상 남성들을 쇼핑에서 해방시켜주는 서비스를 개발한 Thread에 대해서 알아봤습니다.

만원짜리 구글글래스 만든 인도개발자

알 수 없는 사용자 — Tue, 11 Dec 2018 00:20:40 +0900

만원짜리 구글 글래스 만든 인도개발자

약 5년전 구글은 구글글래스라는 혁신적인 웨어러블장치를 개발했습니다. 구글이 이 장치를 발표했을 때 그 잠재력에 감탄하는 사람도 많았지만 일부는 프라이버시 문제와 $1,500에 달하는 비싼 가격을 문제삼기도 했습니다.

불행히도 구글은 끝내 상용화를 포기하고 구글글래스 프로젝트는 중단했는데요. 구글의 프로젝트 중단 소식에도 일부 엔지니어들과 해커들은 계속해서 구글글래스와 유사한 장치들을 개발하기도 했습니다.

그중 단연 눈에 띄는 개발자가 있었으니 유투버 DdeltetroTech.com 인데요. 그는 단돈 만원도 안되는 가격으로 구글 글래스와 비슷한(?) 장치를 만들어 냈습니다.

아두이노와 몇가지 장치를 결합해서 만든 이 스마트글래스는 전화발신자표시, 메시지, 날짜 및 시간을 확인할 수 있는 기능을 제공합니다.

그는 원가를 절감하기 위해 집에서 사용하던 손거울을 사용했고, 케이스는 3D 프린터를 활용해서 제작했습니다.

물론 실험정신으로 만든 장치라 디자인이나 실용성은 떨어지지만 이런 노력이 계속 된다면 언젠가는 구글이 못이룬 꿈이 다시 이뤄질 수도 있을 것 같습니다.

DdeletorTech.com이 스마트 글래스를 만든 과정은 아래 유튜브영상에서 확인하실 수 있습니다.

식물병 진단하는 인공지능 앱 만든 여고생 개발자

알 수 없는 사용자 — Wed, 28 Nov 2018 00:21:57 +0900

식물병 진단하는 인공지능 개발한 여고생 개발자

Peachtree Ridge 고등학교에 재학중인 Shaza Mehdi양과 Nile Ravenell양의 작년 여름방학은 조금 특별했습니다. Mehdi양은 방학을 맞아 집에서 휴식을 취하던중 우연히 앞마당에 시들어 있는 장미꽃을 발견하게 됩니다.

Mehdi는 어머니에게 장미꽃이 왜 시들었는지 물어봤는데 어머니는 장미는 쉽게 병이 드는데, 무슨병이 들었는지 알길이 없기 때문에 병에 걸려도 방치할 수 없다는 말을 듣게 됩니다.

스타트렉의 팬이었던 그녀는 영화에 나온 Tricoder(스캐너)같은 물건으로 식물들의 병을 쉽게 확인할 수 있는 장치가 있었으면 좋겠다는 생각을 하게됩니다. 그래서 앱스토어에서 관련 앱을 검색해 봤는데, 해당 기능을 제공하는 앱이 없다는 사실에 실망 직접 스마트폰앱을 만들기로 결심합니다.

그녀는 절친인 Nile Ravenell에게 자신의 계획을 설명하게되고 마침내 두학생을 이 프로젝트에 도전하기로 합니다. Ravenell의 어머니도 동일한 문제로 골치가 아프다는 사실을 알게 됐기 때문입니다.

하지만 불행히도 자신들이 다니던 고등학교는 코딩 교육과정이 없었기 때문에 이 학생은 독학을 할 수 밖에 없었습니다.

이들은 방학기간동안 웹사이트와 유튜브 강의영상을 보며 파이썬과 Tensorflow를 공부했습니다. 특히 Mehdi는 피부암을 진단하는 인공지능을 개발한 스탠포드 연구원의 유튜브 영상을 보고 큰영감을 얻게됩니다.

이후 이들은 본격적으로 식물병을 진단하는 인공지능 개발에 착수하게 됩니다. 물론 이 과정이 쉽지만은 않았는데 그녀는 코딩이 막힐 때 마다 토론 포럼을 통해 얼굴도 모르는 낯선 사람들에게 의지해가며 개발한다는 것이 익숙치 않아서 꽤 힘이 들었다고 밝혔습니다.

이들은 데이터를 수집하기 위해 근처 수경재배 실험실과 양쪽 집의 정원에서 사진을 찍기도 했는데 대략 1만장의 사진을 학습시킨 후 이들은 원하는 결과를 얻을 수 있었다고 합니다.

놀라운점은 이 학생들이 뛰어난 코딩능력을 갖췄을뿐만 아니라 사업능력도 뛰어나단 사실입니다. 이들은 자신들의 코딩실력을 활용해 금융정보를 분석하고 머신러닝을 수행하는 업체에 인턴으로 취직 주당 7시간씩 근무를 하게되었습니다.

또한 원예관련 서비스를 제공중인 실리콘밸리의 한 회사와 제휴를 앞두고 있다고 합니다.

이 학생들이 만든 PlantMD는 구글 Play 스토어에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다.

독학으로 인공지능 세탁소 만든 다이스케 타하라

알 수 없는 사용자 — Sun, 25 Nov 2018 10:40:26 +0900

인공지능 세탁소를 만든 다이스케 타하라

다이스케 타하라(Daisuke Tahara)와 그의 가족은 일본의 시골마을 타가와(Tagawa)에 살고 있습니다. 그와 가족은 그곳에서 총 8개의 세탁소를 운영중입니다.

가업을 물려받은 그는 사업을 확장하고 싶었지만, 인구가 5만명밖에 되지 않기 때문에 좋은 직원을 구하는데 애를 먹었다고 합니다.

그는 세탁소 사업을 현대화하기 위해 주문을 기록하고 추적하려고 했습니다. 하지만 대부분의 직원이 기술에 대한 경험이 거의 없기 때문에 이에 적응하기 힘들어했습니다.

타하라씨는 "그들은 컴퓨터 상용법을 쉽게 잊었습니다." 라고 말했습니다. 그래서 그는 코딩을 독학으로 공부하기 시작했습니다. 그는 놀라운 학습능력을 발휘에 머신러닝까지 범위를 확장하게 됩니다. 그는 마침내 인공지능을 활용한 세탁소 관리 프로그램을 만들게 됩니다.

그는 인공지능을 학습시키기 위해 가게에 접수된 세탁물 사진 4만장을 찍어서 활용했습니다. 그리고 지난 7월 자신의 사업장 중 한 곳에 이 시스템을 테스트하기 시작했습니다.

그는 천장에 카메라를 설치하고 테이블 위에 옷을 올리면 자동으로 옷의 종류와 갯수를 파악하는 시스템을 도입했는데, 손님들은 처음엔 당황해 했지만 직원들의 설명을 듣고 난 이후에는 아주 편리하게 이 시스템을 이용할 수 있었다고 합니다.

이후 손님들은 직원들의 도움없이도 세탁물을 접수할 수 있었습니다. 일부 직원들은 이 시스템 도입이 자신들의 일자리를 위협하는 것 아니냐는 걱정도 했지만, 타하라씨는 직원들을 정리해고할 목적으로 이 시스템을 개발한 것은 아니라고 말했습니다.

그는 사업 확장을 위해 이 인공지능 시스템을 활용할 것이며 손님감지 시스템까지 개발하여 앞으로 오픈할 매장은 직원이 없는 무인매장을 열고 싶다고 밝혔습니다.

쿠팡 소프트뱅크 비전펀드 20억 달러 투자 유치

알 수 없는 사용자 — Wed, 21 Nov 2018 00:15:52 +0900

쿠팡, 소프트뱅크 비전펀드 20억불 투자유치

불과 몇일전 소프트뱅크가 보유한 쿠팡 지분을 기업가치를 30% 낮춰 소프트뱅크의 비전펀드에 매각했다는 소식이 있었는데요.

오늘은 충격적으로(?) 쿠팡이 소프트뱅크 비전펀드로 부터 20억 달러(2조 2500억원) 추가 투자를 받았다는 소식이 전해졌습니다.

이 금액은 국내 IT기업 가운데 가상 최대 규모인데요. 손정의 회장은 김범석 대표가 보여준 거대한 비전과 리더십은 쿠팡을 한국 이커머스 시장의 리더이자 세계에서 가장 혁신적인 인터넷 기업 중 하나로 성장시켰다"며 "고객들에게 계속해서 더 많은 가치를 제공하고 있는 쿠팡과 손잡게 되어 자랑스럽다"고 말했다고 합니다.

좀더 충격적인 뉴스는 비전펀드의 최대 투자자에 대한 소식인데요. 비전펀드는 사우디정부와 소프트뱅크가 공동으로 운영하는 100조원대의 대규모 펀드 입니다.

이 펀드의 투자 결정은 최근 전세계적으로 이슈였던 카슈끄지 사건 배후로 지목된 무함마드 빈살만 왕세자가 담당하는 것입니다.

빈살만 왕세자는 1차 비전펀드의 절반에 달하는 자금을 지원했고 2차 비전펀드에도 막대한 자금을 출자하겠다고 약속한 상황인데요.

지난 3년간 누적적자 1.7조원을 기록한 쿠팡, 과연 이번 2조원대의 천문학적인 투자를 받은 쿠팡이 무사히(?) 험난한 국내 e커머스 시장에서 살아남을수 있을지 그 귀추가 주목됩니다. ^^

ESP8266을 활용해 스마트워치 DIY 하는 법

알 수 없는 사용자 — Sun, 4 Nov 2018 12:02:01 +0900

스마트워치 DIY 하기

스마트워치가 인기를 끈건 페블이 첫번째 제품을 출시했을 때 부터라고 볼 수 있습니다. 지금은 추억속으로 사라졌지만 이후 많은 기업이 스마트워치를 출시하고 있는데요.

애플와치처럼 비싸고 고급진 스마트워치도 있지만, 개발자라면 자신이 직접 DIY해서 스마트워치를 만든다면 이 또한 충분히 가치가 있을 것 입니다.(물론 본인 스스로에게만?) 이렇게 DIY 한 워치에 스스로 기능을 추가해 나가는것 또한 또다른 재미를 느낄 수 있을 것 입니다.

그래서 오늘은 초저가형 스마트워치를 만드는 방법을 소개해 드리려고 합니다. (원문 출처 : instructables)

이 프로젝트는 ESP8266 칩은 ESP-12E를 사용해 스마트워치를 만드는 방법에 대한 것입니다. 이 Smartwatch의 주요 기능은 시간, 날씨를 확인할 수 있고, 집안의 다른 기기들을 컨트롤 하는 것 입니다.

원리는 다음과 같습니다.

1. 시간 : 시계는 가장 가까운 NTP 서버에 연결하여 시간과 날짜를 가져옵니다.

2. 날씨 : 온도 데이터는 Yahoo Weather API에서 가져온 것입니다.

3. 원격으로 다른 기기 제어 : 시계는 Blynk 서버에 연결하고 브리지 기능을 사용하여 이전 프로젝트에서 만든 다른 ESP8266 릴레이 모듈을 직접 제어합니다.

부품구하기

아마존이나 국내 쇼핑몰에서 구입할 수 있습니다.

ESP-12e : 1개

OLED display : 1개

SMD buttons : 3개

3.3V Voltage Regulator: You can get from an arduino uno or pro mini : 1개

Small SMD buttons(buttons present on the NodeMCU) Assorted buttons kit : 2개

TP4056 (Charger circuit) : 1개

0603 LED : 2개(TP4056 보드에 포함)

0603 Resistor : 2개(TP4056 보드에 포함)

0603 112 Resistor : 1개(TP4056 보드에 포함)

SMD Slide Switch : 1개

0805 10K Resistors : 8개

0805 10uF Capacitor : 2개

PCB 주문하기

스마트워치가 투박하게 보이는 것을 방지하는 방법은 PCB를 직접 설계하는 법입니다.

EasyEDA (https://easyeda.com)를 사용하여 회로도 및 인쇄 회로 기판을 설계 한 다음 JLCPCB에서 PCB를 주문합니다.

JLCPCB에 이 거버 파일을 업로드해서 PCB를 주문합니다.

조립하기

이제 부품을 PCB기반에 납땜합니다. (조립법은 아래 유튜브 영상을 참고)

프로그래밍하기

코드를 업로드하기 전에 Yahoo Weather API의 Weather API가 필요합니다. YQL 쿼리 아래의 페이지를 방문하여 녹색 텍스트를 클릭하고 "nome, ak"라는 텍스트를 찾을 때까지 끝까지 스크롤합니다. 여기에 도시의 이름과 국가 코드를 추가하면 됩니다.

그런 다음 아래 "테스트"버튼을 클릭하고 "EndPoint"아래에있는 링크를 "/ v1"에서 링크 끝까지 복사하십시오.

그런 다음 여기에서 arduino 코드를 다운로드하십시오 : https : //github.com/theTechnowright/DIY-Smartwatch-...

코드에서 Blynk 인증 코드를 입력합니다. 이 코드는 새로운 Blynk 프로젝트를 작성하면 이메일로 전송됩니다. 이후 다음 WiFi SSID와 암호를 입력하십시오.

'const String url = ""'BLYNK_CONNECTED 아래에 릴레이를 제어하는 다른 ESP8266의 인증 코드를 입력합니다. 마지막으로 아래로 스크롤해서 "TimeChangeRule"을 찾습니다. 여기에 시간대에 따라 UTC에서 분을 더하거나 뺍니다.

이제 아두이노 라이브러리를 설치합니다.

Time.h & TimeLib.h: https://github.com/PaulStoffregen/Time

Timezone.h: https://github.com/JChristensen/Timezone

SSD1306.h & SSD1306Wire.h: https://github.com/JChristensen/Timezone

NTPClient.h: https://github.com/JChristensen/Timezone

ESP8266WiFi.h & WifiUDP.h: https://github.com/JChristensen/Timezone

Download latest Blynk library here: https://github.com/blynkkk/blynk-library/releases/tag/v0.5.4

Now wire the 4 pin serial communicator to the USB-TTL convertor accordingly;

ESP-12eUSB-TTL Convertor

GND - GND

RST - RTS

RX - TXD

TX - RXD

Arduino IDE에서 장치를 NodeMCU 1.0으로 선택하고 올바른 COM 포트를 선택하고 코드를 업로드하십시오. 코드를 업로드하는 동안 플래시를 누르고 있어야합니다.

시계줄 만들기

안전 고글의 밴드와 같이 신축성 있는 밴드를 이용해 시계줄을 만듭니다. 시계 배터리는 시계 아래쪽에 부착하려 했지만 시계를 얇게만들기 위해 밴드사이에 끼워줍니다.

완성

이제 스위치를 밀어서 시계를 켭니다. "WiFi에 연결됨"이라는 메시지가 표시되면 성공입니다.

가운데 단추를 누르면 시계에 온도, 시간 및 날짜가 표시됩니다. 다른 두 개의 버튼은 WiFi Relay 모듈의 두 개의 릴레이를 제어합니다. 릴레이를 전기 제품에 연결하면 시계로 제어 할 수 있습니다. 가장 좋은 방법은 연장 된 전원 콘센트에 연결하는 것입니다. 릴레이 스위치는 중성선이 아닌 라이브 선에 연결해야합니다.

아래는 위 과정을 설명한 유튜브 영상 입니다.

스페인, 인공지능 거짓말탐지기 VeriPol 개발

알 수 없는 사용자 — Sun, 4 Nov 2018 11:03:46 +0900

누군가가 거짓말을 하고 있다는 사실을 아는 것은 그사람의 마음속에 들어가지 않는 이상 100% 정확하게 파악하기 어렵습니다. 하지만 과학자들은 매우 정교하게 거짓말을 판별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했습니다. 이번에 개발된 인공지능 기술은 머신러닝 및 텍스트 분석을 통해 사람들의 거짓말을 판별하는데, 정확도가 높아 스페인 경찰서에서 활용되고 있다고 합니다.

카디프 대학과 마드리드 대학의 과학자들은 VeriPol이란 인공지능 기술을 개발했는데, 이 기술은 특히 강도사건에 특화되었다고 합니다. 이들은 올해 초 지식기반 시스템지에 실렸던 그들의 논문을 통해 경찰에 접수된 1,000개의 강도사건을 기계 학습 모델을 어떻게 훈련시켰는지 설명했습니다.

지난 2017년 6월 Murica와 Malaga 지역에서 VeriPol이 시범적용 됐었는데, 이 실험에서 VeriPol이 허위 강도신고 가능성이 높은 것으로 판단되는 사건보고서를 감지하면 피해자에 추가질문을 제기하여 83%의 사건을 종결시키는 성과를 보였습니다. 일주일 반에 총 64건의 허위 신고를 탐지한 것 입니다.

VeriPol은 피해자의 진술문에서 형용사, 동사 및 마침표, 쉼표를 포함 다양한 특징을 식별한 다음 거짓진술의 패턴을 찾아냅니다. 카디프 대학에 따르면 거짓신고는 강도가 아니라 도난당한 물건에 초점을 맞추고 공격자 또는 강도에 대한 세부 정보가 적고 증인이 부족할 가능성이 더 적다고 합니다.

인공지능이 찾아낸 거짓신고의 특징을 보면 사람이라면 누구나 찾아낼 수 있는 상식적인 내용처럼 보입니다. 하지만 인공지능기술은 보다 객관적으로 진술서를 검사하기 때문에 사람보다 더욱 효과적이라는 사실이 입증 됐습니다. 기존 Murica와 Malage 지역의 경찰들이 일주일에 3.33명의 경찰을 투입해 적발할 수 있는 거짓신고건은 12.14건에 불과하다고 합니다.

물론 VeriPol이 현재 100% 정확하게 동작하지는 않습니다. 카디프 대학의 설명에 따르면 VeriPol은 강도가 피해자의 뒤에서 물건을 훔치거나 피해자가 헬멧을 착용한 경우와 같이 피해자가 범인을 진짜로 보지 못한 경우에는 오탐지를 한 케이스도 있다고 밝혔습니다.

하지만 하루에 수백 수천건의 강도사건이 발생하는 요즘 VeriPol을 경찰이 적극적으로 활용한다면 경찰인력을 더욱 효율적으로 운용할 수 있을 것 입니다. 또한, 다양한 사건 데이터사 쌓인다면 향후 강도사건 뿐만 아니라 폭행, 사기 등 다양한 사건에서도 VeriPol과 같은 인공지능 기술이 활용될 것으로 기대됩니다.

접히는 스마트폰 Magic Scroll 개발한 캐나다 퀸즈대학

알 수 없는 사용자 — Sat, 20 Oct 2018 15:25:15 +0900

접히는 스마트폰 Magic Scroll

플렉서블 디바이스의 선구자인 Roel Vertegaal 박사가 이끄는 퀸즈 대학의 연구팀은 고대 문영에서 사용했던 두루마리 모양을 본딴 접을 수 있는 디스플레이가 탑재된 매직스크롤(MagicScroll) 개발에 성공했습니다. 이 장치의 개발로 앞으로 플렉서블 디바이스개발에 활성화 될 것으로 기대 됩니다.

매직스크롤은 7.5인치의 크기에 2K 해상도의 접히는 디스플레이가 탑재되어 있고 양쪽 끝에는 두개의 회전식 휠이 있어 휠을 회전시켜 원하는 정보를 스크롤 할 수 있습니다.

화면을 스크롤 하다 자세하게 확인하고 싶은 정보가 있다면 화면을 터치하고 스크린을 펴서 많은 정보를 확인할 수 있습니다. 전화, 메모장, 포인팅 장치 등 스마트폰 겸 태블릿으로 사용하기에 부족함이 없어 보입니다.

배테갈 박사는 "우리는 고대 두루마리의 디자인에 영감을 받았습니다. 또 다른 영감의 원천은 콘텍트 카드를 저장하고 검색하는데 사용된 오래된 로덱스 파일 시스템입니다. 매직스크롤의 휠을 사용하면 무제한의 스크롤을 통해 긴 목록을 빠르게 검색할 수 있습니다. 스크롤을 펼치는 것은 선택한 항목의 전체 화면 보기를 제공하는 실질적인 경험입니다. 인스타 그램의 타임라인 또는 링크드인 연락처를 이런 방식으로 탐색할 수 있습니다." 설명합니다.

매직스크롤은 플렉시블 디스플레이 외에도 닌텐도 Wii의 '위모트(Wiimote)'와 유사한 동작감지 센서와 카메라가 탑재되어 있습니다. 또한 알림이 오면 휠을 통해 장치를 움직이거나 회전할 수 있는 로봇 액추에이터도 갖추고 있습니다.

연구팀은 "우리의 목표는 매직스크롤이 셔츠 주머니에 넣을 수 있는 펜처럼 작고 가볍게 디자인 하는 것입니다."라며 "앞으로 스크린이 탑재된 컵이나 옷 등을 다양한 분야에 이 기술적용을 검토할 것"이라고 밝혔습니다.

세계에서 가장 복잡한 대륙의 교차로(Qianchun Interchange)

알 수 없는 사용자 — Tue, 16 Oct 2018 07:17:00 +0900

대륙의 교차로(Qianchun Interchange)

몇일전 우연히 인터넷에서 엄청난 사진을 봤습니다.

세계에서 가장 복잡한 교차로라 불리며 떠돌아 다니는 사진을 보면, 이게 도로인제 롤러코스터 인지 헷갈릴 정도 입니다.

대부분의 네티즌들은 저건 수십년 후에나 건설 가능한 수준이다. 롤러코스터 타이쿤을 합성한거 아니냐라며 믿을 수 없다는 반응을 보였는데요.

유튜브에 영상도 올라왔다고 해서 찾아보니, 영상 재생이 매끄럽지 않은게 왠지 합성은 느낌이 강하게 들었습니다.

그런데...검색을 하던중 한 네티즌이 구글맵의 사진을 올렸는데요...

조작이라면 구글맵에 나올리가 없을텐데...버젖히 조회가 되고 있었습니다.

좀더 검색해 보니 이 교차로는 중국의 남서부에 위치한 윈옌구의 Qianchun Interchange이라는 것을 알게 됐습니다. 유튜브에 올라온 영상은 실제 그곳을 드론으로 촬영한 것 영상이 맞는 것이었습니다.

이 미로같은 교차로는 2009년 건설을 하기 시작해 2017년 완공이 되었으며 8개의 서로 다른 방향으로 향하는 길들이 5층으로 쌓여있는 구조라고 합니다. 이 교차로의 최대 높이는 37m나 된다고 합니다.

이 마법과 같은 교차로를 믿을 수 없다면 구글맵에서 확인해 보시기 바랍니다.

페이스북 일반사진을 3D로 만들어 주는 인공지능 기술 개발

알 수 없는 사용자 — Mon, 15 Oct 2018 07:12:00 +0900

페이스북, 일반사진 3D로 만드는 AI 개발

상자안에 무엇이 들어 있는지 보기위해서 고개를 움직이는 것처럼, 스마트폰 사진에 담긴 내용도 살표 볼 수 있다면 어떨까요?

페이스북이 지난 5월 Facebook F8 컨퍼런스에서 3D 사진에 대한 기술을 개발 중이라고 발표했을 때만해도 많은 전문가들이 페이스북을 비웃었습니다.

하지만 페이스북이 최근 공개한 인공지능 기술을 보면 엄청 진지하게 연구를 진행하고 있다는 것을 알 수 있습니다.

Facebook은 최근 3D 사진 기능을 추가했는데, 듀얼 카메라로 찍은 사진을 3D 사진으로 변환해 주는 기능입니다.(현재 듀얼카메라가 탑재된 스마트폰은 아이폰7 플러스 이후에 출시된 기종들임)

이 인공지능 기술의 원리는 사람의 눈과 동일한데, 사람이 두눈으로 원근감을 느끼는 것 처럼, 듀얼카메라 렌즈도 동일하게 두 렌즈에서 촬영되는 시각의 차이를 계산해서 3D 사진을 만들어 냅니다.

삼성, 애플, 화웨이 같은 제조사는 듀얼렌즈를 아웃포커싱 효과를 주는데 사용했습니다. 이들은 듀얼렌즈를 통해 피사체들간의 거리를 계산했지만, 절대적인 축적값이 없기 때문에 실제로 피사체들이 얼마나 떨어져 있는지 계산할 수 없었습니다.

하지만 페이스북은 매초마다 듀얼렌즈로 각각의 이미지를 캡쳐하고 휴대폰의 모션감지 센서에 감지된 움직임까지 계산해서 정확하게 피사체들간의 거리를 계산 3D사진을 만들 수 있다고 합니다. 이 과정을 거치는데 약 2초의 시간이 소요된다고 합니다.

연구팀은 피사체와의 거리가 1미터 정도 떨어져 있을때 가장 좋은 3D 사진을 생성할 수 있다고 합니다. 또한 배경과 피사체의 컬러가 유사할 경우에는 3D 효과가 떨어진다고 합니다.

이들이 공개한 샘플을 보니 꽤나 기대가 되는데요. 최신 아이폰 기종에서 찍은 사진만 지원을 한다고 하니 조금 아쉽습니다. 하지만 시간이 지나고 AI 기술이 좀더 발전하면 안드로이드폰에서도 3D 사진 기능을 사용할 수 있을 것으로 보입니다.

Facebook에 따르면 카메라 렌즈가 1개인 경우 짧은 시간에 여러장의 사진을 찍어 피사체들간의 세밀한 시차를 분석하면 3D 사진을 만들 수 있지만, 현재 스마트폰의 CPU로는 처리가 어려운 수준이라고 합니다.

때문에 동시에 두 카메라로 이미지를 캡처할 수 있는 듀얼렌즈가 탑재된 스마트폰에 우선적으로 해당 기능을 추가한 것이라고 합니다.

앞으로 AI 기술과 H/W가 좀더 발전한다면 3D 사진이 보편화 되는날도 얼마 남지 않은 것 같습니다.

스마트폰을 더욱 스마트하게 만드는 로봇 손가락 개발

알 수 없는 사용자 — Sun, 14 Oct 2018 22:27:20 +0900

스마트폰용 여섯번째 손가락(Mobilimb)

프랑스 출신 Marc Teyssier와 그의 동료들은 Mobilimb이라는 로봇 손가락 프로젝트를 개발 중이라고 합니다. 이들이 개발중인 장치는 운동 능력 및 햅틱 기능을 내장한 관절형 로봇 손가락 입니다.

아직은 조금 낯선 모습이지만 스마트폰에 간편하게 탈부착이 가능한 이 장치는, 여섯번째 손가락이 되는 것을 목표로 인체의 한계를 극복하는 것을 목표로 한다고 합니다.

연구자들이 지금까지 생각해낸 6번째 손가락의 용도는

휴대폰 거치대

휴대폰 손잡이

플래시

인터렉션 게임

화면 스크롤

도망 가는 스마트폰(?)

등이 있습니다.

아래 유튜브 영상에서 Mobilimb의 실제 사용모습을 확인할 수 잇습니다.

이 팀은 2018 년 10 월에 제 31 회 ACM 사용자 인터페이스 소프트웨어 및 기술 (UIST) 심포지엄에서 인상적인 발견을 발표 할 예정입니다.

10켤레만 생상된 에어 조던4 게임보이(Game Boy) 에디션

알 수 없는 사용자 — Sun, 14 Oct 2018 21:20:30 +0900

에어 조던4 게임보이 에디션

Johnny Barry’s Freaker Sneaks는 맞춤형 운동화 전문 제작기업 입니다. 맞춤형이라는 특수성 때문에 이 회사에서 생산되는 운동화는 희소성이 매우 높은데요.

이 회사에서 최근 닌텐도 게임보이 테마로 맞춤 제작된 에어 조단4 농구화를 공개해서 화제입니다.

가장 궁금한 가격은 $1,350로 우리나라 돈으로 약 150만원이 넘는 금액인데요. 딱 10켤레만 한정 생산된다고 합니다.

왼쪽와 오른쪽 뒤꿈치에는 D-패드의 방향키와 2버튼이 달려있으며, 프론트 플랩에는 슈퍼 마리오 랜드의 박스 아트와 게임보이의 녹색 LCD 화면으로 디자인되었습니다.

이번 게임 보이 에디션은 특별한 의미가 있다고 하는데요. 에어 조던4와 Game Boy 모두 1989년도에 출시됐다는 공통점이 있기 때문에 더욱 의미가 있는것 같습니다.

이 신발은 이 회사 공식 홈페이지에서 구입할 수 있지만 출시되자 마다 품절이 됐다고 합니다.

인스타그램 왕따 방지 인공지능 기술 개발

알 수 없는 사용자 — Wed, 10 Oct 2018 00:50:23 +0900

인스타그램, 왕따 방지 인공지능 기술 개발

페이스북, 트위터와 더불어 세계에서 가장 인기있는 SNS 중 하나인 '인스타그램'은 매일 1억장 이상의 사진이 새로 등록되며, 3억명 이상이 접속하는 서비스 입니다.

특히 학생들에게 인기가 많기 때문에 10대들에게 파급력이 큰 서비스로 알려져 있습니다. 인스타그램의 성장잠재력을 알아복 페이스북 CEO 마크 주커버그는 2012년 이 회사를 1조에 인수했는데, 당시 너무 비싸게 인수한게 아니냐는 말들이 많았습니다.

하지만 2018년 현재 인스타그램의 가치는 111조로, 주커버그는 앉은자리에서 100배 이상의 성공적인 투자를 한 셈입니다. 다만, 이런 놀라운 성과에도 불구하고 여러 문제들도 발생하고 있습니다.

최근 인스타 창업자 2명이 페이스북의 경영간섭에 회사를 떠나고 페이스북의 임원이 인스타의 CEO로 임명되면서 회사의 아이덴티티가 페이스북화 될 것이라는 우려를 낳고 있는데요. 더 큰 문제는 인스타의 주요 고객인 10대들이 왕따의 수단으로 인스타를 활용하고 있다는 것 입니다.

문제의 심각성을 인지한 회사는 올 5월 '부모님 가이드'를 만들어 자녀가 인스타에서 괴롭힘을 당하고 있을 때 대응하는 방법에 대해서 안내를 하기까지 했습니다.

또한 인공지능을 도입 댓글 및 해시태크에 왕따와 관련된 단어를 언급할 경우 해당 게시물을 비활성화하는 조치를 취하기도 했습니다. 하지만 문제는 쉽게 해결되지 못했습니다.

댓글이 필터링 당하자 학생들은 사진을 편집 사진안에 욕설을 적거나 상대방을 비하하는 이미지 만들기 시작했기 때문입니다.

이 문제로 골머리를 앓턴 이 회사는 오늘 새로운 사이버 왕따 방지시스템을 도입한다고 발표했습니다. 발표에 따르면 앞으로 인스타에 업로드되는 사진은 머신러닝을 통해 광학적으로 스캔되며 왕따와 관련된 내용이 포함된것으로 판단되면 인공지능은 관리자에게 해당 내용을 통보하게 됩니다.

이번에 새로 임명 된 Adam Mosseri는 오늘 발표에서 "앞으로 Instagram에서 왕따는 사라질 것입니다. 저는 Instagram을 모든 사람들을위한 친절하고 안전한 커뮤니티로 만들 것 입니다. 우리는 앞으로 댓글, 사진뿐만 아니라 비디오까지 왕따를 방지하는 인공기능 기술을 확대할 계획입니다."라고 말했습니다.

인스타그램을 오늘 발표에서 새롭게 도입된 '친철' 카메라 효과도 소개했습니다. 이 효과는 셀카모드인 경우 하트뿅뿅 이모티콘이 화면에 나타나고, 후면 카메라로 바꾸면 화면에 여러가지 언어로 '친절'이란 단어가 표시된다고 합니다.''

새로 공개된 왕따 방지 인공지능 기술은 앞으로 몇주안에 전세계에 출시될 예정이라고 합니다.

구글 워닝(Warning.or.kr) 사이트 우회 앱 인트라 발표

알 수 없는 사용자 — Sat, 6 Oct 2018 11:18:21 +0900

우리나라 사람들이 가장 접속을 많이 하는 사이트중에 하나가 Warning.or.kr 일 것입니다. 랭키닷컴 접속순위에서 8위를 차지할 만큼 많은 사랑을 받고 있는 이 사이트는 그 가치만 190억원이 넘는 것으로 추정되 사람들을 허탈하게 했는데요.

이렇듯 국민들의 알권리(?) 제한하는 정부는 우리나라 뿐만이 아니라고 합니다. 한 조사결과에 따르면 인터넷 사용자의 60%는 어떤형태로든 검열을 실행하는 국가에 거주하는 것으로 나타났습니다.

네트워크 간섭에 대한 열린 감시단(OONI)에 의하면 베네수엘라 정부는 DNS 조작을 통해 뉴스와 소셜미디어에 대한 접근을 제어하는 것으로 밝혀졌으며, 중국 또한 대표적으로 인터넷을 검열하는 것으로 유명한 국가 입니다. 터키, 이란 그리고 우리나라 또한 인터넷검열을하는 대표적인 나라라고 할 수 있습니다.

인터넷 검열을 하는 국가들은 보통 DNS 연결을 제어해서 자국민들이 접속할 수 있는 온라인사이트를 제한합니다. 예를 들면, 우리나라에서 특정 웹사이트에 접속요청을 하면 정부 대신 인터넷 제공업체가 자동으로 허위 IP 주소를 알려주기 때문에 특정 웹사이트가 정부 검열 페이지(warning.or.kr)로 리다이렉션 됩니다.

물론 이런 검열 기능이 극단주의나 ISIS와 같은 테러 집단의 영향력을 약화시키는데 활용되기도 하지만, 문제는 필요이상의 정보를 제한하는 경우가 많다는 것입니다. 일부 국가에서는 정부에 불리한 뉴스가 올라오는 사이트를 제한하는 등 국민의 알권리까지 침해하는 용도로 이 기능을 활용하고 있는게 현실입니다. 일부 국가에서는 중요한 문제에 대해서 보도를 하다가 감옥에 가거나 고문을 당할 위험을 무릎써야 하는 경우도 있다고 합니다.

이를 보다 못한(?) 구글이 이 문제를 해결하기 위해 나섰는데요. 구글 모회사 알파벳의 기술 인큐베이터 직소(Jigsaw)는 최근 DNS 조작을 통한 사이버 공격을 막아주는 앱 Intra를 발표했습니다.

이 앱은 DNS연결을 암호화 하기 때문에, DNS 조작을 원천적으로 차단해준다고 합니다. 따라서 이 앱을 사용하면 더이상 Warning.or.kr 사이트를 볼일이 없어진다고 합니다.

다만 구글은 안드로이드 9부터 DNS 보호를 위해 Intra앱에서 제공하는 기능을 기본으로 탑재하지만 안드로이드 9 이전 버전을 사용하는 사람들이 여전히 많기 때문에, 인트라앱이 사람들에게 많은 도움을 줄것으로 기대한다고 합니다.

Intra앱은 구글 Play에서 다운로드 받을 수 있으며, 무료로 제공되기 때문에 누구나 제한없이 모든 기능을 사용할 수 있습니다.

자신을 스스로 맞추는 루빅스큐브 '전자동 매직 큐브' 개발한 일본

알 수 없는 사용자 — Sun, 30 Sep 2018 12:44:08 +0900

전자동 매직큐브

1972년 헝가리 부다페스트 응용미술대학의 교수였던 루비크 에르뇌에 의해 발명된 루빅스 큐브는 수십년 동안 전세계적으로 많은 사랑을 받아 왔습니다.

전세계인들의 오랜사랑에도 불구하고 루빅스 큐브를 온전하게 맞출수 있는 사람은 인류의 5%에 불과하다고 하는데요.

몇년전부터는 사람이 직접 루빅스큐브를 맞추는 것이 아닌 큐브를 맞추는 로봇을 개발하는 분야에서도 개발이 진행되고 있습니다.

몇달전까지만 해도 인간(?) 세계챔피언은 우리나라의 조승범(16)군이 었는데요. 조승범군은 4.59초란 기록으로 2017년 10월 부터 챔피언의 자리를 유지해오다 지난 5월 4.22초를 기록한 호주의 페릭스 젬데스(22)에게 아쉽게도 챔피언의 자리를 내줬습니다.

로봇 세계챔피언은 MIT에서 개발한 루빅스 컨트랩션이란 로봇인데, 이 로봇은 단 0.38초만에 루빅스 큐스를 맞출 수 있는 능력을 보유하고 있다고 합니다.

그리고 최근 일본에서는 큐브 스스로 자신을 맞추는 이른바 '매직 큐브'가 개발됐습니다. 이 큐브는 인간이나 로봇의 도움없이 큐브에 내장된 컴퓨터와 모터, 센서를 이용해 자신을 원상태로 복구시키는 기능이 내장되어 있습니다.

매직 큐브는 사람이 스크램핑된 순서를 기록했다가 다시 되돌리는 방식이 아니고, 스크램핑이 완료된 상태에서 각면의 컬러를 인식하여 원상태로 돌아가는데 필요한 순서를 자체적으로 다시 계산하는 방식이라고 합니다.

아직 사람이나 로봇에 비하면 그 속도가 꽤 느리지만 매직 큐브가 보급된다면, 더이상 큐브를 맞출수 있는 능력이 없는 95%의 사람들은 짜증을 내며 큐브를 분해해서 다시 조립할 일은 발생하지 않을 것 같습니다.

30년된 매킨토시(SE/30)에 와이파이 연결하기

알 수 없는 사용자 — Sun, 30 Sep 2018 12:11:17 +0900

매킨토시 SE/30 무선랜카드 DIY

이제 몇달 후면 세상에 나온지 30년이 되는 매킨토시 SE/30, 이 모델은 애플이 출시한 매킨토시 중에서도 최고의 명품으로 꼽히는 모델입니다.

Mac 매니아 중에서는 출시된지 수십년이 지난 이 모델을 소장하고 계신분들도 많으며, 뒤늦게 Mac에 빠져 이베이 경매로 해외직구로 Old Mac을 구입하는 사람도 있습니다.

이 모델이 이베이에서 판매되는 가격을 보면 아직까지 수십만원대에 거래되는 저력(?)을 볼 수 있는데요. 수십년된 컴퓨터의 전원을 키는 것은 노인학대 아니냐!라는 분들도 계시지만, 수십년이 지났음에도 여전히 잘 작동하는 매킨토시를 보면서 옛향수를 느낄 수 있다는 점은 참 매력적인 것 같습니다.

SE/30 모델을 사용하시는 분들중에서는 SE(System Expansion)란 모델명 답게 Mac을 업그레이드하고 픈 욕구를 자연스럽게 느끼게 됩니다. 램을 128Mb까지 확장하고 랜카드까지 장착하면 FTP 서버로 운영하는데는 전혀 불편함이 없을 정도라고 합니다. ^^(물론 조금의 인내심은 필요합니다.)

하지만 출시된지 수십년이 지난 탓에 램이나 랜카드를 구하기란 여간 어려운게 아닌데요. 외국의 한 네티즌은 참다못해 SE/30용 무선랜카드를 직접 DIY하는데 성공, Wifi를 사용해 SE/30을 운영할 수 있는 환경을 만들었다고 합니다.

이 네티즌은 단 $25를 투자해 중국산 랜카드 Vonets Wifi Module을 구입, Danaport Ethernet 카드에 부착하고, 알루미늄 판넬까지 직접 제작하여 마치 SE/30 용으로 정식 출시된 것처럼 보이는 무선랜 카드를 만들어 사람들로 부터 많은 찬사를 받고 있습니다.

물론 이 과정이 순탄했던 것은 아닙니다. 무선랜카드를 세팅하기 위해서는 웹 브라우저를 통해 접속해야 하는데, SE/30으로는 접속이 불가했기 때문에, 노트북을 연결해 세팅을 완료해야했습니다.

또 SE/30 시절 사용되지 않았던 네트워크 규격인, Auto-Negotiate 기능을 비활성화 시켜야 했었는데, 별다른 방법이 없어서 포기하려던 찰나, 혹시나 하는 마음에 무선랜카드의 펌웨어를 업그레이드 했는데, 기적처럼 10Mbps/Half Duplex 로 네트워크 설정을 변경할 수 있는 기능이 추가되는 행운도 따랐습니다.

이렇게 우여곡절 끝에 무선랜카드 세팅을 완료한 이 네티즌의 직업은 개발자였기 때문에 Mac OS를 수정해서 Wifi를 세팅하는 기능을 추가하기에 이릅니다.(무선랜카드를 DIY한 것도 그렇고 Wifi 기능을 추가한 것도 그렇고 이정도면 금손 중의 금손이 아닐까 합니다.)

이렇게 완성된 매킨토시는 FTP 서버뿐만 아니라 인터넷 브라우징도 가능하다고 합니다. 물론 사파리나 크롬이 아닌 Mac 전용 브라우저인 iCab을 사용해야 하기 때문에 접속할 수 있는 홈페이지는 제한적입니다.

하지만 인터넷의 기본인(?) Google 홈페이지 정도는 느리게 로드할 수는 있는 수준이라고 합니다. 다만 자바스크립트나 HTTPS가 접용된 사이트는 접속이 불가능합니다.

본 포스팅에 소개된 내용의 원문은 68kMLA에서 확인하실 수 있습니다.

아두이노 시각장애인용 길안내장치를 발명한 러시아 청년

알 수 없는 사용자 — Sat, 29 Sep 2018 22:58:54 +0900

러시아의 청년 Vojtech Pavlovsky는 겉보기에는 우스꽝스럽게 보이는 요상한 장치를 발명했습니다. 아리아드네라 불리는 이 장치는 겉보기와는 다르게 아주 혁신적인 기능을 제공한다고 합니다.

제작비가 2-3만원 수준에 불과한 아리아드네는 시각장애인용 길안내서비스를 제공합니다. 이 장치에는 4개의 전동모터가 달려있어서 진동으로 이동해야할 방향을 알려주기 때문에 시각장애인이 손쉽게 목적지까지 이동할 수 있도록 도와줍니다.

'아리아드네'란 이름은 그리스신화에 나오는 크레타 왕 미노스의 딸에서 따왔는데, 그녀는 반인반수의 괴물 미노타우로스와 함께 미궁을 지키는 임무가 있었지만 아테네의 왕자 테세우스를 보자마자 첫눈에 반하게 됩니다. 그래서 그녀는 테세우스가 미궁을 빠져나갈 수 있도록 실타래를 건네주는데, 이 실타래 때문에 테세우스는 미노타우로스를 죽이고 미궁을 빠져나갈 수 있었습니다.

▲ 테세우스와 아리아드네

시각장애인에게 초행길은 어찌보면 미궁이나 다름없을텐데요. 이런 미궁을 실타래 풀듯이 잘 헤쳐 나갈 수 있도록 도와주기 위해 발명된 장치가 바로 '아리아드네'입니다.

외관만 보면 현재는 섯불리 착용하고 길거리를 활보할 수 없는 수준이지만, 프로젝트를 계속 진행하다보면 디자인은 점차 개선될 수 있을것 입니다. 또 지금은 헤어밴드형식이지만 추후에는 헬멧이나 모자와 같은 실용적인 형태로 발전할 수도 있을 것입니다.

아리아드네의 동작 원리는 간단한데, 헤어밴드 뒤쪽 네모난 박스에 아두이노와 GY-271 나침반 모듈, HC-06 블루투스 모듈이 탑재되어 있어 스마트폰과 페어링을 통해 동작합니다.

사용자는 스마트폰에 설치한 앱에서 목적지를 선택하면 앱은 선택한 목적지의 방위각을 계산해서 모터의 진동으로 이동해야할 방향을 알려줍니다.

다만 아쉬운 점은, 아리아드네는 네비게이션처럼 시작지점부터 목적지까지의 경로 전체를 안내해주는 것이 아닌, 현재 위치에서 목적지의 방위각만을 알려준다는 점입니다. 그래서 Vojtech Pavlovsky의 팀은 이들의 프로젝트를 공개하고 사람들과 함께 힘을모아 이 프로젝트를 개선하기를 희망하고 있습니다.

이 프로젝트에 관한 자세한 사항은 프로젝트 홈페이지에서 확인할 수 있습니다. 많은 사람들이 도움이 모여 좋은 결과물이 탄생하길 기대해 봅니다.

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