빅데이터, 클라우드, IoT, 머신러닝. 왜 이렇게 많은 것들이 나타날까?Yongho Ha
클라우드라는 말이 들리더니, 어느새 빅데이터가 유행했습니다. 데이터가 중요하다는 것을 겨우 받아들일까 하는 판국에, 이제는 IoT라던가 머신러닝이 중요하다고 합니다. 이 많은 유행들은 그냥 일시적인 걸까요? 아니면 동시에 나타나게된 이유가 있는 걸까요? 이것들 뒤에 큰 흐름이 있지는 않을까요? 있다면 그것은 어디에서 시작되고 있을까요? numberworks.io
2013 International CES를 'Ogilvy&Mather의 2013 CES Recap'을 참고하여 Digital Innovation 그룹의 시각으로 총 5가지 아젠다로 정리하였습니다.
그 첫번째로 'Connected Device' 출시가 주를 이뤘던 2013 CES의 경향성을 "Internet of Things"라는 아젠다로 풀어보았습니다.
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< 2016 3rd UX Trend Report Part1>
라이트브레인 UX 트렌드 리포트 UX Discovery는 해외 다양한 매체들을 통해 하루 평균 50여건의 트렌드를 탐색, 수집, 검토하며 UX적 관점에서 분야별로 분석해서 정리됩니다.
2016 UX Discovery 3호에서는 본격적인 AI시대의 진입을 맞아 선보이는 다양한 AI제품들과 서비스 그리고 빅데이터를 활용한 지진감지 경고앱과 같은 최신앱에서 가상현실, 웨어러블 등 뉴 UX 트랜드들도 한번에 살펴 보실 수 있습니다.
이중 1부에서는 새로운 앱(New App), 인공지능(Artificial Intelligence), 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality) 분야의 최신 트렌드를 담고 있으며
전체 리포트는 총 248페이지로, 나머지 내용 및 자세한 정보는 라이트브레인 웹사이트(www.rightbrain.co.kr)와 블로그에서 확인할 수 있습니다.
Softbox coding - raspberrypi3 b+ 2019 Lecture File 봉조 김
IoT 의 개념에 대해 발전과정, 현재 적용 사례, 미래의 IoT를 사업의 측면이 아니라 사용자 관점에서 분석하고 사용자 관점에서 바라보는 교육을 진행한다. IoT를 구현하는 3대 기반 기술은 센싱기술, 유무선 통신 및 네트워크 통신기술, IoT 서비스 인터페이스 기술이다. 미래 산업을 지배하는 분야는 사물인터넷, 스마트 카, 인공지능 분야일 것이다. 4차 산업혁명을 이끌어 나가는 힘은 소프트웨어에서 나온다.
본 사물인터넷 임베디드 실습과정은 사물인터넷 제품을 개발하는 전체적인 과정을 배우게 된다.사물인터넷 제품의 기획, 설계, 개발, 소프트웨어 구현, 웹 서비스, 모바일 앱 서비스에 이르는 과정을 대표적인 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 아두이노를 사용해서 구현하는 방법을 실습하며, 또한 LoRa 통신 실습을 LoRa보드와 게이트웨이등을 사용하여 실습한다.
SoftBox-RaspberryPi-IoT 설계 시스템은 Gateway(Raspberry Pi)와 8종의 센서, 7종의 액츄에이터, 다양한 주변장비로 구성된다. 5종의 설계 /실습과제를 통합 시스템에서 직접 설계 및 실습할 수 있는 환경을 제공하고, 사용자가 설계한 시스템을 인터넷이나 안드로이드 앱을 통해 정보를 확인하고, 직접 제어할 수 있는 교육 시스템이다. IoT 에 대한 개념을 배우고, 창의적인 아이디어를 바로 적용 제작할 수 있는 시스템이다.
초등학교 3-4학년을 대상으로 4차 산업혁명과 소프트웨어 교육에 대한 강연을 해달라고 해서 준비했던 자료입니다. 아직 어린 아이들에게 4차 산업혁명이라는 개념과 관련 기술들을 소개해야 하고, 또 자연스럽게 소프트웨어와 코딩이 무엇이고 왜 이들을 공부해야 하는지 소개해 달라고 해서 만든 것입니다.
어렵게 설명하는 것보다는 아이들이 잘 알고 있는 또봇이나 터닝메카드를 이용해서 4차 산업혁명과 관련 기술들을 소개했구요, 4장에 1장씩 동영상을 넣어서 관심을 유도했습니다. 그리고, 인공지능 설명할 때에는 인공지능 스피커를 가지고 데모를 보여주고 앞으로의 인공지능은 어떻게 동작할 지에 대해 이야기 해보라고 하니 녀석들 말 많더군요 ㅋㅋ
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
2017년 라이트브레인의 네 번째 UX 트렌드 리포트 ‘UX Discovery 제4호’
2017년 상반기동안 라이트브레인 UX1 컨설팅그룹에서 수집하고 선별한 의미있는 UX 사례들을 총 200여 페이지, 13개 분야로 나누어 정리하였으며 아이템별로 라이트브레인만의 UX 인사이트를 함께 수록했습니다.
UX 관련 업계 종사자들이 보다 양질의 정보를 접할 수 있도록 돕고, 눈앞에 다가온 4차산업혁명시대를 전망하고 준비하시는 데 있어 귀한 인사이트를 얻고 더 많은 도전을 할 수 있도록 지원하고자 라이트브레인 블로그와 슬라이드쉐어를 통해 1,2부로 나눠 바로 보실 수 있도록 순차적으로 공개하며,
뉴스레터 구독자분들에 한해 무료로 리포트를 pdf파일로 보내 드리고 있습니다.
PDF파일 무료구독 신청접수 :
http://www.rightbrain.co.kr/CMS/discovery4/
- Agenda-
Part-1
Artificial Intelligence
Robot
Car
ChatBot
VUX
Part-2 (곧 공개됩니다)
Wearable
New Interaction
VR/AR
IoT/Product
Commerce
New App
Healthcare
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라이트브레인 UX 트렌드 리포트 UX Discovery는 해외 다양한 매체들을 통해 하루 평균 50여건의 트렌드를 탐색, 수집, 검토하며 UX적 관점에서 분야별로 분석해서 정리됩니다.
2016 UX Discovery 3호에서는 본격적인 AI시대의 진입을 맞아 선보이는 다양한 AI제품들과 서비스 그리고 빅데이터를 활용한 지진감지 경고앱과 같은 최신앱에서 가상현실, 웨어러블 등 뉴 UX 트랜드들도 한번에 살펴 보실 수 있습니다.
이중 1부에서는 새로운 앱(New App), 인공지능(Artificial Intelligence), 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality) 분야의 최신 트렌드를 담고 있으며
전체 리포트는 총 248페이지로, 나머지 내용 및 자세한 정보는 라이트브레인 웹사이트(www.rightbrain.co.kr)와 블로그에서 확인할 수 있습니다.
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IoT 의 개념에 대해 발전과정, 현재 적용 사례, 미래의 IoT를 사업의 측면이 아니라 사용자 관점에서 분석하고 사용자 관점에서 바라보는 교육을 진행한다. IoT를 구현하는 3대 기반 기술은 센싱기술, 유무선 통신 및 네트워크 통신기술, IoT 서비스 인터페이스 기술이다. 미래 산업을 지배하는 분야는 사물인터넷, 스마트 카, 인공지능 분야일 것이다. 4차 산업혁명을 이끌어 나가는 힘은 소프트웨어에서 나온다.
본 사물인터넷 임베디드 실습과정은 사물인터넷 제품을 개발하는 전체적인 과정을 배우게 된다.사물인터넷 제품의 기획, 설계, 개발, 소프트웨어 구현, 웹 서비스, 모바일 앱 서비스에 이르는 과정을 대표적인 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 아두이노를 사용해서 구현하는 방법을 실습하며, 또한 LoRa 통신 실습을 LoRa보드와 게이트웨이등을 사용하여 실습한다.
SoftBox-RaspberryPi-IoT 설계 시스템은 Gateway(Raspberry Pi)와 8종의 센서, 7종의 액츄에이터, 다양한 주변장비로 구성된다. 5종의 설계 /실습과제를 통합 시스템에서 직접 설계 및 실습할 수 있는 환경을 제공하고, 사용자가 설계한 시스템을 인터넷이나 안드로이드 앱을 통해 정보를 확인하고, 직접 제어할 수 있는 교육 시스템이다. IoT 에 대한 개념을 배우고, 창의적인 아이디어를 바로 적용 제작할 수 있는 시스템이다.
초등학교 3-4학년을 대상으로 4차 산업혁명과 소프트웨어 교육에 대한 강연을 해달라고 해서 준비했던 자료입니다. 아직 어린 아이들에게 4차 산업혁명이라는 개념과 관련 기술들을 소개해야 하고, 또 자연스럽게 소프트웨어와 코딩이 무엇이고 왜 이들을 공부해야 하는지 소개해 달라고 해서 만든 것입니다.
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Similar to Sensor - Data Processing API rachel skyler (20)
6. IoE는 무엇인가요? – From M2M To IoE
Internet of Everything의 발전 과정.
!
Machine-to-machine (M2M)
원격지에 있는 사물 정보를 사람 개입 없이 확인하고 수집하는 것 입니다.
Internet of Things (IoT)
M2M과 용어가 혼용되고 있었습니다.
실세상의 사물은 몰론, 가상세계의 모든 것도 모두 연결하고 데이터 수집 및 분석합니다.
10. 아두이노와 놀아 볼 시간입니다.
아두이노는 전자적, 전산적으로 제어되는 머신을 직접 만들어 볼 수 있는 작은 컴퓨터라고 할 수 있습니다.
이것을 통해서 전기, 전자, 전산에 대한 종합적인 경험을 할 수 있습니다.
reference : opentutorials.org
여러분은 아두이노에 여러 부품들을 연결하실 수 있습니다.
11. Data에 집중하려면 어떻게 해야 할까요? - Open Platform
Data Collection Device Control
Data Storage & Processing
REST API
Request!
(REST)
Response!
(JSON)
12. 정리를 해보겠습니다.
Internet of Everything이란…
!
인터넷을 통해 전세계의 모든 사람과 사물 그리고 자연을 연결하고,
센서나 엑츄에이터 등 장치를 통하여
주변 환경의 정보들을 표준화된 데이터로 수집하고
새로운 가치를 창출하여 사용자에게 전달하는 과정입니다.
14. 우리가 집중해야하는 것은 데이터입니다!
아두이노에는 다양한 센서 부품을 제공합니다.
센서데이터를 잘 활용하면 수 많은 아이디어를 바탕으로 다양한 어플리케이션을 개발 할 수 있습니다.
그렇다면 어플리케이션을 개발하는 것이
이것을 연결 지점으로 해서 데이터를 얻을 수 있는 것이죠.
그리고
아두이노로 할 수 있는 프로젝트의 전부 일까요?
15. 아닙니다. 대신 더 좋은 방법이 있습니다.
정말 데이터를 잘 이해하고 친해질 수 있는 방안이 필요합니다.
데이터를 사용할 사람들이 어떤 것을 원하고 그것을 그들에게 어떻게 전달할 지 고민하는 것이
단순히 어플리케이션만 만드는 것 보다 더 큰 가치가 있을 것입니다.
그것은 바로
수많은 개발자들이 센서데이터를 가지고 어떤 결과를 얻어내는 것을 원하는지 고민해 보고
그 결과를 얻을 수 있는 방안을 제공하는 것입니다.
저희는 그 방법으로 Open API를 생각했습니다.
16. Sensor Data Processing API를
Open API 방식으로 구현한 이유는 무엇인가요?
API를 만드는 가장 큰 이유는 “우리의 프로그램을 많은 사람들이 활용해 주었으면 하는 바람”때문입니다.
서비스를 개발하는 다양한 개발자 분들을 생각했습니다.
그 들을 모두 아우를 수 있는 방법으로 Open API를 선택했습니다.
20. SensorDataProcessing API 를 어떻게 이용하나요?
LilifloraTalker 모듈을 활용해서 개발하고 있습니다.
사용 방법 =>
lf_talker = Liliflora::Liliflora_talker.new()
jsonData = lf_talker.get({type: ‘retrieve’,
device_id: ‘my_arduino’,
sensor_type: ‘brightness’,
retrieve_type: ‘latest’)
<code>
SensorDataProcessing API 와 보다 더 간편하게 데이터를 주고 받기 위해서 모듈을 공개할 생각입니다.
21. 이것이 전체 데이터의 흐름입니다.
DaysJourney App
DaysJourney API
Sensor Data
Processing API
Arduino
센서 데이터의 흐름.
22. OpenSource 로 진행 중인 우리 프로젝트~∼!
현재 DaysJourney 및 Sensor Data Processing API의 개발은 Github에서 진행중입니다.
!
주소 : https://github.com/RachelSkyler
아직 완벽하게 프로젝트에 참여하기 위해 필요한 가이드 라인이
정리가 되지 않아서 미흡하지만
!
소스코드를 보시고 수정했으면 좋을 것 같은 부분들을 이슈에 남겨주실 수 있습니다.
!
관심 있는 분들은 참여해주시길 바랍니다. :)