내가 아두이노를 처음 접한 것이 2016년 5월 이었다. 그리고 내 인생에는 새로운 세상이 열렸고, 나의 학문적
정체성이 그 실체를 드러냈다. 나는 문돌이의 탈을 쓴 공돌이였음을 커밍아웃 할 수밖에 없었다.

 

처음 아두이노를 접한 후 지금까지 꽤나 굵직한 개인 프로젝트를 많이 시도하였다. 하지만 안타깝게도 그나마 성공
했다고 할만한 프로젝트는 2018년 2월달에 만들었던 온도/습도/먼지 측정기 정도이고 그 외에는 모두 끝을 보지
못했다. 대략 다음과 같은 시도들이 있었다.

 

  1. 2016년 6월 ~ 2017년 1월 : 4족 보행 로봇 만들기

  2. 2017년 7월 ~ 2017년 10월 : 싱글콥터 만들기

  3. 2019년 1월 ~ 현재 : 미니 드론 만들기

싱글콥터 만들기를 진행할 때까지는 3D 프린터도 없어서 온갖 잡동사니를 사다가 자르고 붙이고 하면서 참 고생도
많이 했다. 물론 3D 프린터를 마련한 후에도 모자라는 모델링 실력에 사실상 직접 출력해서 쓴 것보다 출력 대행을
맡긴 것이 더 많긴 하지만…ㅠ.ㅠ

 

아무튼 이렇게 진행한 프로젝트들이 비록 그 끝은 보지 못했지만 아마도 이제 시작할 인생 프로젝트의 밑거름이 
되려고 존재했던 것이 아닌 가 하는 생각이 든다. 바로 그런 실패를 통해 오늘부터 시작할 이 프로젝트의 
아이디어가 탄생한 것이나 다름 없으니 말이다(매우 강한 아전인수인가…-.-)

 

물론 이제 시작할 이 프로젝트의 컨셉이나 아이디어가 전혀 새로운 것은 아니다. 하지만 몇몇 측면에서는 분명 
조금은 새로운 시도라 할 수 있을 것 같다(진정한 판단은 이 글을 읽는 분들이 해주시길…^^).

 

프로젝트의 명칭 - MORS

이 프로젝트의 명칭은 MORS이다. MOdular Robot System의 약어이다. 뭔가 그럴듯한 명칭을 생각하고자
했지만 약어를 만들고 보니…Mors란 영어권에서는 “죽음”, “죽음의 신”, 라틴어로는 “죽음”, ”시체”, “끝”, “파멸”
등 굉장히 불길한 의미를 지니고 있었다. 그나마 독일어에서는 “신화”라는 의미가 있으며 라틴어 숙어인 Mors 
sola는 “죽음이 갈라놓을 때까지”라는 조금은 애절한 의미가 있었다. 이 중 쓸만한 것은 역시 독일어의 “신화”가
아닐까. “신화가 될 프로젝트”라…나름 괜찮네…

 

하지만 역시 중요한 것은 풀네임이 의미하는 바이다. 바로 “모듈형 로봇 시스템”이라는 개념 말이다.

 

Concept

핵심 컨셉은 바로 모듈의 “사용자화”와 “공유”이다. 즉, 사용자가 모듈을 직접 만들고 이 것을 오픈소스화 하는
것이다.

 

사실 “모듈형”이라는 개념은 하나도 새로울 것이 없다. 이미 많은 로봇들이 모듈형으로 제작되고 있다. 특히나 
교육용 로봇들의 다수가 모듈형으로 만들어지고 있다. 따라서 “모듈형”이란 개념은 어찌보면 오히려 상투적인 
개념에 더 가깝게 느껴지기까지 한다.

 

다양한 모듈형 로봇들

 

하지만 이런 로봇들은 대체로 모듈들이 ready-made로 이미 생산 당시 각 모듈에 부여된 기능을 활용하는
정도로 확장성은 그리 높지 않다는 아쉬움이 있다. MORS는 바로 이점에 착안하여 모듈들을 사용자가 직접
만들어 활용할 수 있도록하고 또 이렇게 만들어진 모듈을 오픈소스화 하는 것이 주 목적이다.

 

물론 이렇게 할 경우 사용자의 기술적 이해도나 숙련도가 더 높아지는 장애가 발생을 한다. 아두이노에 대한
지식 뿐만 아니라 BASE에서 모듈을 제어하기 위한 프로그래밍도 필요하기 때문에 어느 정도의 프로그래밍
지식도 필요로 하게 될 것이다.

 

디자인

MORS의 핵심은 라즈베리파이가 장착된 BASE이다. 아래의 그림들은 BASE의 구성도이며 다양한 모듈을
다양한 형태로 연결 가능하도록 하기 위해 8각형의 형태로 만들었다.

 

이 BASE는 2개의 레이어로 구성이 되어있으며(물론 추후 확장될 수도 있다), 각각의 레이어는 다음과 같이
구성되어있다.

 

레이어 1

우선 앞서 말한대로 BASE에는 라즈베리파이가 1대 장착되어있고 모듈을 USB로 연결하게 될 경우 기본
4개의 USB 포트를 확장하기 위해 USB 확장 Hat 2개를 배치하였고 모듈을 I2C 방식으로 연결하거나
혹은 모듈에 라즈베리파이를 통해 전원을 공급할 경우를 위해 소형 bread board를 올렸다.

 

 

레이어2

두번째 레이어에는 전원과 관련된 부품들이 배치가 되는데 기본적으로 배터리가 장착이 되고 또 모듈쪽
부품들이 다양한 전압을 사용할 수 있도록 2개의 step-down converter를 두어 2종류의 전압(기본은
6V와 12V)을 사용할 수 있게 하고 다수의 모듈에 전원을 공급하기 위해 2개의 배전반을 배치하였다.

 

 

Connector

마지막으로 BASE와 모듈간의 통신 및 전원 공급을 위한 커넥터 구성이다. 우선 데이터 통신을 위해서는
USB와 I2C 2가지의 방법을 선택 가능하도록 하여 USB 커넥터를 위한 홀과 I2C를 위한 일반 점퍼선용
홀을 두었다. I2C로 연결을 하는 경우에는 모듈쪽 보드에 별도의 전원 인가가 필요하므로 전원 공급용 점퍼
선도 함께 사용한다. 또 모터 등 직접 별도의 전원을 인가해야 할 경우를 위해 2개의 전원 포트용 홀을 두었다.

 

 

Modules

모듈은 전적으로 사용자가 직접 만들게 되므로 고정된 형태가 없다. BASE는 기본적으로 8개의 모듈을
연결할 수 있도록 만들어져 있으나 이 것은 표면적인 형태일 뿐이고 사용하기에 따라서는 작은 모듈 8개를
BASE에 연결하는 형태가 아닌 커다란 모듈에 BASE를 장착하는 형태로 운용할 수도 있다. 모듈은 
기본적으로 아두이노 프로 미니 보드를 베이스로 만들 수 있으며 라즈베리파이와 USB 연결이 가능한
보드라면 어떤 것이든 사용이 가능하다.

 

모듈 제어

라즈베리파이로 아두이노를 제어하는 방법은 일반적으로 2가지를 생각할 수 있다. 

 

첫 번째는 USB로 연결하여 Firmata 라이브러리를 이용하는 방법이다. 이 방법은 라즈베리파이에서 
아두이노의 포트를 직접 제어하는 방식으로 USB로 연결하므로 전원 문제가 자동으로 해결되고 또 모듈쪽에 
별도의 프로그래밍이 필요 없다는 장점이 있다. 다만 라즈베리파이에서 몇개까지의 아두이노를 USB로 
연결하여 제어할 수 있는지는 확인이 필요하다. 일단 8개까지 연결해보려고 계획 중이다. 

 

 

두 번째는 I2C 방식으로의 연결이다. 이 방식은 BASE의 라즈베리파이에서는 사용자의 원격 조종기 신호만
받아들여 이 신호를 모듈쪽으로 전달만 하고 실제 기능은 각 모듈의 프로그램들이 전달된 신호에 따라 수행
하게 되는 방식이다. 일단 상당히 많은 수의 모듈을 연결할 수 있기는 하지만 모듈쪽에 별도의 전원을 인가
해주어야 하고 또 각각의 모듈에 프로그래밍을 해야 한다는 단점이 있다.

 

 

우선은 연결의 편의성과 라즈베리파이에서만 프로그래밍을 하면 된다는 점에서 USB 연결을 우선으로 
생각하고 있다.

 

운용

이미 앞에서 상당부분 언급을 하였지만 MORS는 BASE에 사용자가 직접 만든 모듈을 연결하여 동작을
시키는 방식이다. 모듈은 바퀴가 달린 형태일 수도 있고 로봇 다리의 형태일 수도 있고 드론의 프로펠러가
될 수도 있으며 방수 처리가 된 모듈로 수상용 모듈이 될 수도 있다. 아주 가볍게는 선풍기 모듈 하나 붙여
책상 위에 올릴 수도 있을 것이다^^.

 

더불어 사용자가 원한다면 본인이 개발한 모듈을 공유할 수 있도록 할 것이다. 3D 프린팅된 모듈용 프레임이
있다면 Thingiverse와 같은 플랫폼을 이용하여, BASE나 모듈의 프로그램들은 GitHub와 같은 플랫폼을
통하여 서로 공유할 수 있도록 하는 것이다.

 

공유 프로그램의 경우 라즈베리파이에 소형 모니터를 연결한 후 아래 이미지와 같은 사용자 인터페이스를 통해
온라인으로 직접 업데이트 할 수 있도록 개발할 계획이나 이 부분은 시간이 꽤 걸릴 것 같다. 아울러 여력이 
된다면 npm같은 플랫폼을 직접 만들어보고 싶기도 하다.

 

 

정리

앞서 말했듯이 이 프로젝트는 그동안 진행했던 개인 프로젝트들을 총 집대성한 프로젝트가 될 것이다.
규모 면에서는 상당히 부담이 되지만 그래도 앞서 했던 작업들의 연장선인 만큼 어느 정도 자신감은 있다.
하지만 어디 세상 일이란 것이 그렇게 단순하기만 하던가. 중간에 어떤 문제가 어떻게 닥쳐올 지는 아무도
모르는 일…-.-

 

당장에 BASE 프레임을 3D 출력해야 하는데 내가 가지고 있는 3D 프린터는 너무 사이즈가 작아 출력이 
어렵고(분할하기도 쉽지 않은 형태라) 결국 출력 대행을 해야 하는데 이것 또한 비용이 만만치 않다…ㅠ.ㅠ
그래도 결국은 돈을 쓰고 말겠지만…

 

우선은 BASE를 빨리 만들고 첫 번째 모듈은 4족 보행 로봇용으로 만들려고 한다. 사실 바퀴가 달린 형태가
구현이 훨씬 쉽겠지만 애초에 4족보행 로봇을 재시도 하려다가 탄생한 프로젝트이다보니 일단은 로봇
쪽으로 시작을 해보려고 한다.

 

어쟀든 BASE 프레임을 출력 대행 맡기더라도 다음 주 월요일에나 배송이 가능하다니 다음 포스팅은
다음주 주말이나 될 것 같다. 부디 계획대로 잘 진행되길…

블로그 이미지

마즈다

이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^

 

OpenCV 학습을 위한 스테레오 카메라 테스트

다시금 4족 보행 로봇에 관심을 기울이게 되면서 기왕이면 OpenCV를 이용하여 Object Detection을 구현하고
낮은 수준의 자율주행 기능을 포함시키고 싶었다. 하지만 새로운 것을 공부해야 한다는 부담감 때문에 섣불리
손을 못대고 있다가 본능에 따라 한 번 들이대보기로 하였다.

 

아직은 정리할만큼도 학습을 못했기 때문에 실제 OpenCV에 대해서는 언급할 내용이 없고 오늘은 카메라에 대한
이야기나 조금 찌끄려보려고 한다.

 

USB Web CAM을 이용한 스테레오 카메라

사실 라즈베리파이에서 카메라 모듈을 2개 이상(4개까지) 연결하여 사용할 수 있는 모듈이 있다. 하지만 가격이
만만치 않다(6~7만원 선). 게다가 파이 카메라 모듈도 필요하고(그나마 V1.3 만 지원한다고 하니 파이 카메라
가격은 좀 저렴하게 구성할 수 있다), 어쨌든 대충 계산해도 한 10만원은 있어야 스테레오 카메라를 구성할 수
있을 것이다.

 

라즈베리파이에 4개까지 파이 카메라 V1.3을 연결할 수 있는 모듈

 

그래서 생각한 것이 저렴한 USB 웹캠 2개를 이용하면 되지 않을까 하는 생각이었다. 실제로 그렇게 구현한 예도
유튜브에 종종 보이고…그래서 일단 만원짜리 웹캠을 2개 샀다. 그리고 3D 프린터로 작은 홀더를 2개 만들어서
각각 등짝에 하나씩 붙여주고 8∅짜리 스테인레스 파이프로 연결하여 고정해주었다. 

 

 

그리고 라즈베리파이에 USB 웹캠을 연결을 하고 샘플 코드를 돌려보았다.
하지만…언제나 그렇듯이 유튜브에서 보여지는 것은 F1 레이싱카였지만 내가 돌리는 것은 애기들 태우는 전동차
수준…ㅠ.ㅠ 하드웨어 문제인지 뭔가 추가적인 코드가 더 필요한 것인지 영상이 엄청 끊기는데다가 2대의 카메라
영상이 거의 동기화가 되지 않았다…ㅠ.ㅠ

 

 

 

일단 바로 해볼 수 있는 해결 방법은 영상의 크기를 줄이는 방법! 그래서 코드에서 카메라 영상의 크기를 320X240
으로 줄이고 다시 시도해보았다. 역시나 사이즈가 작아지니 영상 끊김도 거의 없고 두 영상이 어느정도 동기화 되는
모습을 볼 수 있었다. 하지만 아직도 만족스러운 정도는 아니었다.

 

 

 

ELP Dual lense USB Camera module

계속해서 스테레오 카메라를 알아보고 있었는데 올 초부터 눈에 밟히는 녀석이 하나 있었다. 물론 전문적인 용도는
아니고 그냥 가볍게 사용해볼 수 있을만한 제품으로 보였다. 그럼에도 가격대는 역시 8만원대로 그리 만만한
녀석은 아니었다.

 

그리고…마침 로봇에 꽂혀 이것 저것 부품을 마련하는데 돈이 필요했던 나는 예전에 빅데이터와 클러스터링을
한번
 공부해보겠다고 어렵게 모은 맥미니 5대 중 3대를 팔아버리고 말았다…ㅠ.ㅠ 물론 가격은 구입 당시의 반토막
…ㅠ.ㅠ

 

그렇게 돈을 마련하고 제일 먼저 알리에서 이 제품을 구매했다. 그리고 생각보다 배송이 일찍되어 오늘 이렇게
라즈베리파이에 연결하여 확인을 해볼 수 있었다.

 

 

일단 하나의 모듈로 만들어진 제품이기 때문에 두 카메라로 입력된 영상이 하나의 영상의로 합쳐져 출력되었고
코드상에서도 하나의 VideoCapture 클래스만 사용하면 되었다. 영상의 동기화도 훌륭하고 기본으로 출력되는
320X240 정도의 크기(두 영상이 합쳐서 나오기 때문에 실제 가로는 640)에서는 영상 프레임도 상당히 좋은
수준을 보여줬다.

 

 

영상 사이즈를 640X480(전체 사이즈 1280X480)으로 출력했을 때도 영상이 끊기는 문제는 있었지만 적어도
프리징 되지는 않았고 동기화는 원활했다.

 

 

다만 사용하다보니 발열이 좀 있었고 하나의 영상의 입력되기 때문에 나중에 여러가지 처리를 하기 위해서는
영상을 둘로 나누는 코드가 필요할
것이다. 설마 이정도 코드 추가가 성능 저하를 일으키진 않겠지…-.-

 

정리

아직 이렇다할 작업 내용이 없어서 오늘은 2대의 웹캠을 이용한 것과 하나의 모듈로 구성된 2대의 카메라를 이용한
것의 영상 출력만을 비교해보았다. 앞으로 어느정도 학습이 진행이 되면 OpenCV에 대한 실습 내용을 위주로
블로그에 정리를 해보도록 하겠다.

블로그 이미지

마즈다

이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^







Cluster : The Beginning - Raspberry pi에 MQTT (EMQ) 설치하기


클러스터의 입구 - MQTT


현재 근무하는 곳에서도 ActiveMQ를 쓰고 있고 RabbitMQ도 많이 들어보았지만 정작 MQTT라는 프로토콜에
대해서는 제대로 모르고 있었다. 그저 위에 언급한 시스템들이 message queue를 구현한 것이라고 막연히 알고
있었을 뿐 그 내부에 대해서는 무지했던 것이다(물론 무지한 것은 지금도 마찬가지다…-.-)


그러다가 이번에 IoT와 관련하여 아두이노로 만든 센서 기반의 작은 소품들로부터도 정보를 받아보겠다고 계획하면서
MQTT를 알게 되었다. 이렇게 해서 또 한 가지 배우게 된 것이다…^^


MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)란?


일단 간단하게 정의 내려 보면 “Message Queue 기반의 원격 전송 프로토콜” 정도로 말할 수 있겠다.
그럼 Message Queue란 무엇이냐?…라고 계속 묻고 들어가면 끝이 없으니 자세한 내용은 링크로 대신한다…-.-



네이버 지식 백과 : [http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3386832&cid=58369&categoryId=58369]

Wikipedia : [https://en.wikipedia.org/wiki/MQTT]


중요한 것은 이 프로토콜이 경량화(저전력, 낮은 대역폭 등) 된 프로토콜이며 주로 M2M(Machine-to-Machine)
통신에 특화되어 IoT와 밀접하게 관련되어 있다는 것이다.


브로커 선정


이 MQTT 프로토콜을 이용한 통신 구현체는 보통 Broker라 부른다.
이 Broker라는 이름은 Message Queue의 일반적인 통신 방식으로부터 비롯되었는데 양 끝단에 publisher와
subscriber가 있고, 이 publisher와 subscriber 사이에서 message를 ‘중개’해주는 역할을 한다고 하여 이런
이름이 붙게 되었다(아래 이미지는 네이버 지식 백과에서 가져왔다). 



이러한 MQTT broker는 앞서 언급한 ActiveMQ와 RabbitMQ외에도 mosquitto, moquette, mosca, HiveMQ 등
상당히 많다. 아래 링크는 이러한 브로커들을 비교해놓은 자료이다.


https://github.com/mqtt/mqtt.github.io/wiki/server-support


일단 라즈베리파이에 가장 흔히 쓰이는 것이 mosquitto인데 나는 2대로 클러스터를 만들어보기 위해 기왕이면 
클러스터링을 기본적으로 지원하는 브로커를 찾게 되었고 그 후보자로 HiveMQ와 EMQ가 선정되었다. 
하지만 HiveMQ가 상용이어서 오픈소스 기반인 EMQ로 정하게 되었다. 그리고 위 링크를 보아서도 알 수 있듯이 
EMQ는 체크 대상 전 항목이 구현되어 있어 도표상으로만 보자면 거의 상용 제품에 맞먹는 기능을 가지고 있다.


설치


아재의 잡설이겠지만 예전에는 오픈소스라는 것들이 웬만하면 소스로 내려받아 컴파일을 해야 사용이 가능했는데 
요즘은 대체로 바이너리로 받아도 별 무리 없이 실행이 된다. 그런데 나는 EMQ를 라즈베리파이에 설치할 계획이었고
EMQ 홈페이지에는 안타깝게도 라즈베리파이용 배포판은 없었다. 리눅스 계열의 배포판 중 하나를 받으면 되겠지만
어떤 것을 받아야 할지 대략 난감이었다.


결국 Github에 있는 소스를 내려받아 컴파일을 하게 되었다.


그러나 나에게는 남들에게 없는 오묘한 재주가 있었으니…
바로 너무 쉽게 설명된 것을 너무 어렵게 진행한다는 것이다…-.-


우선 소스의 다운로드와 컴파일은 다음의 과정을 거쳐 진행하면 된다.

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install wget
$sudo apt-get install libssl-dev
$sudo apt-get install ncurses-dev
 
#ERLang 설치
$wget http://www.erlang.org/download/otp_src_19.2.tar.gz

$tar -xzvf otp_src_19.2.tar.gz
$cd otp_src_19.2/
$./configure
$make -j 4 
$sudo make install
$cd ..
$rm otp_src_19.2.tar.gz
$sudo rm -R otp_src_19.2/

#EMQ 설치 및 실행
$git clone https://github.com/emqtt/emq-relx.git
$cd emq-relx && make
$cd _rel/emqttd && ./bin/emqttd console


일단 모든 설치는 문제 없이 잘 끝났다.
그런데 정작 emq를 make하는 과정에서 아래와 같은 오류가 발생을 하였다.



원인은 erlang 설치에 있었으며 라즈베리 파이에 설치하기 위해서는 보다 상위 버전이 필요했었던 듯하다.
일단 erlang의 configure 실행 후 아래 화면과 같이 APPLICATIONS DISABLED에 많은 항목이 보이면
문제가 있는 것이라 보면 된다.



이 문제는 erlang의 버전을 20.1 이상으로 설치하면 해결된다.
이렇게 우여곡절 끝에 emq를 설치하였다. 나는 클러스터링을 원했으므로 2대의 라즈베리파이에 각각 설치를 하였다.


설정


이제 설치를 마쳤으니 설정을 해야 한다.
내가 설치한 버전의 emq는 빌드를 하고 나면 git으로부터 복제(위 설치 명령어 참조)한 경로 아래에 _rel이라는
디렉토리가 생기고 그 아래 빌드된 emq가 설치된다. 즉, git clone을 통해 만들어진 디렉토리가 emq-relx라면
emq-relx/_rel/emqttd 아래에 바이너리가 설치된다. 그리고 설정파일은 emq-relx/_rel/emqttd/etc
아래에 있는 emq.conf 파일이다.



설정파일이 상당히 긴데 사실상 변경할 부분은 그리 많지 않다. 내가 수정한 부분만 적는다.

...

#클러스터를 명시적으로 표시하겠다는 의미다.
cluster.discovery = static

...

#클러스터를 명시적으로 표시하겠다고 했으니 명시적으로 표시한다…-.-
cluster.static.seeds = rpi4@172.30.1.25,rpi5@172.30.1.9

...

#현재 노드를 적는다. 물론 172.30.1.25 라즈베리파이에는 rpi4@172.30.1.25라고 적는다.
node.name = rpi5@172.30.1.9

#쿠키 이름을 적는데 이 쿠키 이름을 적지 않거나 쿠키 이름이 일치하지 않으면 제대로 실행이 되지 않는다.
node.cookie = RPI

...

#웹 모니터링 콘솔을 접속하기 위한 포트 설정. 기본 값을 수정하지는 않았지만 중요한 내용이므로 적음
#아래 설정은 EMQ에서 지원하는 REST API 접속을 위해 필요한 포트이다. 모니터링 콘솔 접속 포트는 18083이다!!
listener.api.mgmt = 0.0.0.0:8080

...

node.name을 제외하고는 모두 동일하게 해서 다른 한 서버도 마저 설정을 한다.


실행


이제 실행을 하면 된다. 서비스로 실행을 하는 경우 아래 링크의 맨 마지막 부분을 보면 설명이 나와있다.

http://emqtt.io/docs/v2/install.html


나는 클러스터를 구성하기로 했으니 아래 링크를 따라 진행을 했으나 오류가 발생을 하였다.

http://emqtt.io/docs/v2/cluster.html


그런데 그냥 양쪽에서 아래와 같이 콘솔 모드로 실행을 했더니 자동으로 클러스터링이 이루어졌다.

$cd _rel/emqttd && ./bin/emqttd console


클러스터링이 된 것은 다음과 같이 확인하면 된다.

$sudo ./bin/emqttd_ctl cluster status
Cluster status: [{running_nodes,['rpi4@172.30.1.25','rpi5@172.30.1.9']}]

이렇게 실행까지 완료 되었다.


모니터링


이제 모든 과정이 끝났다. 브로커가 정상적으로 실행 되었다면 이제 확인을 해보자. 브라우저를 실행하고 아래와 같이
주소를 입력해보자.


http://localhost:8080


그러면 아래와 같은 화면이 나타날 것이다.



화면의 Nodes(2)라고 표시된 부분을 보면 내가 2대의 라즈베리파이로 클러스터를 구성했기 때문에 2개의 노드가
표시된 것이 보인다. 또한 우측 상단의 셀렉트 박스의 선택을 통해 각각의 노드 상황(클라이언트나 세션 등)을 볼 수도 
있다. 아래 2개의 이미지는 각각의 노드에 접속되어있는 클라이언트 정보를 보여주는 화면이다. 현재 Kafka까지 설치를
하여 Kafka에서 연결하고 있는 상태이며 이와 관련해서는 다음 포스팅에서 상세하게 다루겠다.



좌측 메뉴 중 Websocket을 이용하여 웹 화면에서 바로 클라이언트를 생성하여 메시지를 보내 테스트 해볼 수도 있다.


테스트


앞서 말했듯이 Websocket 메뉴를 통해서도 간단하게 테스트가 가능하지만 기왕이면 원격에서 클라이언트 접속 
테스트를 진행해보고 싶었다. 다행히도 구글 플레이스토어나 애플 앱스토어에서 MQTT로 검색을 해보면 MQTT
클라이언트가 많이 등록되어있다. 서버 주소와 포트 및 부가적인 몇가지 정보를 입력하면 바로 테스트 가능하다.


여기서는 아이폰용 MQTT 클라이언트 앱인 MQTT Tool을 이용한 테스트 방법을 간단하게 설명한다.

  1. 연결 화면으로 중요 정보인 브로커의 주소와 포트(기본 포트는 1883) 그리고 클라이언트 ID를 임의로 입력한다. ID와 Password역시 임의로 입력하면 된다. 내가 입력한 클라이언트 ID는 mazdah-iphone이다.


  2. 4개의 입력 폼을 가진 화면이 나온다. 가장 위에서부터 subscribe할 토픽 이름 입력, 전송된 토픽의 메시지 표시, publish할 토픽 입력, publish할 메시지 입력 순이다.


  3. 테스트를 위해 우선 subscribe할 토픽을 입력한다. 나는 /mqtt로 정했다. 토픽 입력 후 입력 폼 우측 아래 있는 Subscribe 버튼을 클릭하면 우측의 이미지처럼 Subscribe 버튼이 Unsubscribe로 바뀌고 메시지 표시 창 우측에는 토픽 이름이 적힌 원형 태그가 표시된다.





  4. 그리고 publish할 토픽 이름을 입력한다. subscribe할 토픽 이름이 /mqtt였으니 전송되는 것을 확인하기 위해 여기도 동일하게 /mqtt를 입력한다.


  5. 메시지 입력창을 선택하여 아무 문장이나 메시지를 입력한다. 여기서는 그냥 MQTT TEST라고 입력하였다.


  6. 그리고 마지막으로 메시지 입력창의 우측 하단에 있는 Publish 버튼을 클릭하면 메시지가 전송되고 위에 있는 Subscribe 메시지 창에 전송된 메시지가 출력되는 것을 볼 수 있다.



모니터링 콘솔을 보게되면 Client 메뉴에 내가 클라이언트에서 입력한 mazdah-iphone이라는 ID를 볼 수 있다.


그리고 Sessions 메뉴로 가면 역시 접속된 클라이언트들의 목록이 보이고 오른쪽 끝에쯤에 DeliverMsg 항목에
보면 28이라는 숫자가 보인다. 28건의 메시지가 전송된 것이다. 참고로 mqtt-kafka-1이라는 클라이언트는 다른
3대의 라즈베리파이에 설치된 kafka에서 연결된 subscriber이다. 


왼쪽 이미지는 172.30.1.25 서버의 상태인데 오른쪽의 172.30.1.9 서버의 콘솔에서도 mqtt-kafka-2와 
mqtt-kafka-3 두 개의 subscriber가 동일한 메시지를 전송받은 것을 알 수 있다. 이를 통해 2대의 서버가 
정상적으로 클러스터링 되었다는 것을 확인하였다.



정리


이렇게 라즈베리파이에 MQTT 브로커 중 EMQ라는 브로커를 설치/설정/실행/테스트까지 진행해보았다.
사실 당장에는 어떤 데이터를 어떻게 모을지도 결정된 것이 없기에 전체 클러스터 구성이 완료될 때까지는 이렇게
단순하게 설치와 실행 방법을 기술하게 될 것이다.


전체 클러스터 구성이 완료되면 본격적으로 아두이노를 이용하여 어떤 식으로 센서 데이터를 수집하게 되는지
좀 더 심도 있게 다루어보고자 한다.


우선 다음 단계로는 2개의 노드로 구성된 EMQ 클러스터의 로드 밸런싱을 위한 HAProxy 설치와 실행에 대해
살펴보고 다음으로는 Big Data 프레임워크로의 데이터 수집을 위한 관문으로써 Kafka에 대한 이야기를 정리해보도록
하겠다. 그리고 그 사이에 맥미니에 Haddop 2.0과 HBase 또는 Spark를 설치하는 작업을 진행하게 될 것이다.


이렇게 적어놓고 보니 아직도 할 일이 많다…ㅠ.ㅠ
부지런히 가자!

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마즈다

이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^




MagigMirror2 사용해보기


시간은 대체로 망설임을 잡아먹고 산다. 할까? 말까?, 이렇게 할까? 저렇게 할까?, 언제 할까? 물음표가 붙은 매 순간을
시간은 낼름낼름 받아먹으면서 점점 더 기운을 내서 빨리 가버린다.


아두이노를 이용하여 스마트 미러를 만들어보고자 시작한 것이 벌써 2달여가 지나가고 있다. 그 사이 많은 망설임과
다른 선택지에 밀려 별다른 진전도 없이 시간은 흘러갔다. 물론 그 사이 라즈베리파이로 방향 전환을 하여 Alexa도
한 번 테스트를 해보고 Android Things도 한 번 설치해보고 하긴 했으나 실질적인 도움이 되는 건 없었다.


이런 저런 상황을 보니 아무래도 직접 모든 것을 해결하기에는 역부족이다 싶어 그 유명하다는 스마트 미러용 오픈소스
Magic Mirror2를 설치해보기로 했다(2는 원래 윗첨자인데 안타깝게도 Ulyssess 편집기에는 첨자 기능이 없다…ㅠ.ㅠ)


설치와 실행이 너무도 간단하여 굳이 글로 정리하기도 민망하지만 간단한 특징들만 좀 정리해보도록 하겠다.


소스 위치


소스는 다음의 GitHub 경로에서 다운로드 받을 수 있으며 README에 필요한 내용들이 정리되어있다.

https://github.com/MichMich/MagicMirror#configuration


소스 구조


소스는 Node.js 기반의 javascript 코드로 작성이 되어있다. 많은 디렉토리와 파일들이 있으나 가장 중요한 것들은
다음과 같다.


js 디렉토리 : 가장 기본적인 앱 실행에 필요한 파일들이 들어있으며 defaults.js에는 기본 설정이 들어있다.



config 디렉토리 : 말 그대로 설정파일이 들어있다. 자동설치를 하면 달리 작업할 것이 없으나 수동 설치를 할 경우
config.js.sample 파일을 config.js 파일로 복사한 후 필요한 설정을 하면 된다. 앞서 말한대로 이 설정의 기본값들은
js/defaults.js에 코딩되어있다.


modules 디렉토리 : 각각의 기능을 담당하는 모듈들이 들어있다. 기본적으로 화면에 보여지는 모듈은 다음과 같다.
1. calendar : 날짜 및 기념일 과 휴일 표시. calendarlabs.com 서비스 이용
2. clock : 시간 표시
3. currentweather : 현재 날씨 표시. openweathermap.org 서비스 이용
4. weatherforecast : 1주일간의 일기 예보 표시. openweathermap.org 서비스 이용
5. newsfeed : 뉴욕 타임즈의 뉴스 피드 표시. nytimes.com 서비스 이용
6. compliments : ‘Hey there sexy!’ 등 뻘소리 뱉는 모듈…-.-


그밖에 다른 모듈로부터의 경고를 표시해주는 alert, 정적인 텍스트를 표시해주는 hello world, MagicMirror
자체의 버전 업데이트를 알려주는 updatenotification 등의 기본 모듈이 있다.


translations 디렉토리 : 다국어 지원을 위한 언어 파일들이 모여있는 곳. 하지만 사용되는 타이틀이 몇개 없어
다국어 지원의 의미가 별로 없다. 예를들어 한국어 파일인 kr.json의 내용은 전체 코드가 다음과 같다.


{
"LOADING": "로드 중 …",
"TODAY": "오늘",
"TOMORROW": "내일",
"DAYAFTERTOMORROW": "모레",
"RUNNING": "종료 일",
"EMPTY": "예정된 이벤트가 없습니다.",

"N": "북풍",
"NNE": "북북동풍",
"NE": "북동풍",
"ENE": "동북동풍",
"E": "동풍",
"ESE": "동남동풍",
"SE": "남동풍",
"SSE": "남남동풍",
"S": "남풍",
"SSW": "남남서풍",
"SW": "남서풍",
"WSW": "서남서풍",
"W": "서풍",
"WNW": "서북서풍",
"NW": "북서풍",
"NNW": "북북서풍",

"UPDATE_NOTIFICATION": "새로운 MagicMirror² 업데이트가 있습니다.",
"UPDATE_NOTIFICATION_MODULE": "MODULE_NAME 모듈에서 사용 가능한 업데이트 입니다.",
"UPDATE_INFO": "설치할 COMMIT_COUNT 는 BRANCH_NAME 분기에 해당됩니다."
}


그밖의 디렉토리들과 파일들은 자동을로 설치했다면 당장에 수정이 필요한 부분은 없다.


설치


나는 그냥 자동으로 설치 했다. 설치 방법은 GitHub 페이지의 README를 보는 것이 더 정확하고 빠를 것이다.
자동 설치는 콘솔 창에서 다음과 같이 입력한 후 엔터를 치면 된다.


bash -c "$(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/MichMich/MagicMirror/master/installers/raspberry.sh)"


모든 설치가 자동으로 이루어지나 중간에 설치 확인하면서 ‘Y’를 한 번 입력해줘야 하고 마지막에 자동 실행 여부를
묻는 부분에서 ‘y/n’을 입력해 주어야 한다. 자동 실행 여부를 ‘y’로 입력해주면 설치 종료 후 바로 MagicMirror가
실행된다. MagicMirror가 실행되면 다음과 같은 화면이 표시된다.



실행과 종료


처음 자동실행을 했더니 바로 MagicMirror가 실행되면서 아무런 메뉴도 없고 키도 특별히 먹는 것이 없다보니
종료시키는 방법을 몰라 한참을 헤맸다.


일단 cmd+tab(나는 Mac을 쓰므로 이 조합이지만 다은 OS는 Ctrl-tab)을 누르면 설치를 진행했던 콘솔 창이
화면 앞으로 나타난다. 콘솔 화면은 아래 그림과 같은 내용이 떠있을 것이다.



MagicMirror는 PM2라는 툴로 시작과 종료를 한다. 각각 다음과 같은 명령어를 사용한다.


$> pm2 start MagicMirror
$> pm2 stop MagicMirror


이 명령어도 README에는 ‘pm2 start mm’이라고 적혀있어 좀 헤맸는데 나중에 위 이미지의 화면을 보니
name에 MagicMirror라고 되어있어서 이 이름으로 입력했더니 되었다…-.-


설정


설정 파일은 MagicMirror가 설치된 경로 아래에 config라는 디렉토리 바로 밑에 있다. 앞서 소스 구조에서 설명한
바와 같이 수동으로 설치할 경우 config.js.sample을 config.js로 복사하여 사용하면 되나 자동 설치할 경우에는
이 과정까지 모두 진행되어 바로 config.js 파일이 보일 것이다. 최초 코드는 다음과 같다.


/* Magic Mirror Config Sample
 *
 * By Michael Teeuw http://michaelteeuw.nl
 * MIT Licensed.
 */

var config = {
	port: 8080,
	ipWhitelist: ["127.0.0.1", "::ffff:127.0.0.1", "::1"], // Set [] to allow all IP addresses.

	language: "en",
	timeFormat: 24,
	units: "metric",

	modules: [
		{
			module: "alert",
		},
		{
			module: "updatenotification",
			position: "top_bar"
		},
		{
			module: "clock",
			position: "top_left"
		},
		{
			module: "calendar",
			header: "US Holidays",
			position: "top_left",
			config: {
				calendars: [
					{
						symbol: "calendar-check-o ",
						url: "webcal://www.calendarlabs.com/templates/ical/US-Holidays.ics"
					}
				]
			}
		},
		{
			module: "compliments",
			position: "lower_third"
		},
		{
			module: "currentweather",
			position: "top_right",
			config: {
				location: "New York",
				locationID: "",  //ID from http://www.openweathermap.org/help/city_list.txt
				appid: "YOUR_OPENWEATHER_API_KEY"
			}
		},
		{
			module: "weatherforecast",
			position: "top_right",
			header: "Weather Forecast",
			config: {
				location: "New York",
				locationID: "5128581",  //ID from http://www.openweathermap.org/help/city_list.txt
				appid: "YOUR_OPENWEATHER_API_KEY"
			}
		},
		{
			module: "newsfeed",
			position: "bottom_bar",
			config: {
				feeds: [
					{
						title: "New York Times",
						url: "http://www.nytimes.com/services/xml/rss/nyt/HomePage.xml"
					}
				],
				showSourceTitle: true,
				showPublishDate: true
			}
		},
	]

};

/*************** DO NOT EDIT THE LINE BELOW ***************/
if (typeof module !== "undefined") {module.exports = config;}


이 기본 설정에 필요한 내용을 추가하거나 수정하여 사용하면 된다. 몇가지 팁을 정리하자면 다음과 같다.


  1. calendarlabs.com의 한국 휴일 데이터 URL은 다음과 같다. 하지만 모두 영어로 표시된다…ㅠ.ㅠ
    webcal://www.calendarlabs.com/templates/ical/SouthKorea-Holidays.ics
  2. openweathermap.org의 경우 서비스를 이용하기 위해서는 가입 후 appid를 발급받아야 한다.
    정상적인 appid를 입력해야 데이터가 화면에 표시된다.
  3. newsfeed의 경우 개발자 문서에 언급된 사용 가능 뉴스는 뉴욕타임즈와 bbc밖에 없다.
  4. 컨텐츠의 크기를 조절하는 zoom이라는 옵션이 있는데 왠지 적용되지 않는 것 같다.
  5. language 옵션을 kr로 하면 한글 표시가 나오나 앞서 말한 바와 같이 설정된 텍스트가 거의 없어 ‘로딩중…’이나 바람 방향을 표시하는 ‘남서풍’ 정도만 한글을 볼 수 있다.

요약


아직 설치하고 실행만 해본터라 이정도에서 정리를 마치고자 한다. 진짜 중요한 부분은 모듈을 만드는 부분일
것이다. 개발자 문서에도 모듈은 만드는 부분에 대해 별도의 페이지를 할애하여 안내하고 있다. 새로운 모듈이
없이는 스마트 미러라고 하기에는 많이 부족하다(그래서 이름이 그냥 MagicMirror인 것 같다). 적어도 음성 명령
정도는 포함시켜주어야…^^;;;


또 언제가 될지는 모르겠지만 일단 만들고 싶은 모듈은 소니에서 제공하는 안드로이드용 건강 앱인 ‘LifeLog’
API를 이용하여 LifeLog 정보를 MagicMirror에 표시해 보는 것이다. 그러려면 일단 소스 분석부터 제대로 좀
해봐야 할 것 같지만…-.-


그리고 현재 5인치 LCD를 사용하는데 아무래도 LCD 사이즈를 좀 더 키워야 할 것 같다.


그럼 기약 없는 다음 어느 날에 후속 이야기를 적어보도록 하겠다…^^;;;






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이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


Android Things SDK 개요


이 글은 Android things의 공식 홈페이지에 있는 Overview를 번역한 것이다. 크게 보자면 Android Things가
embedded 기기에 대한 core Android의 확장이며 그에 따른 Android Things의 이점과 제약을 설명하고 있다.


개인적으로는 다른 어떤 이점보다도 단일 app 기반이라는 점과 UI의 부재라는 제약이 더 크게 보인다.
사실 라즈베리파이는 아두이노나 다른 embedded 기기에 비한다면 상당히 고사양의 기기이다. multi tasking이
가능한 CPU와 HDMI라는 고사양의 display 인터페이스를 가지고 있음에도 불구하고 그 것을 활용하지 못한다는
것은 하드웨어 리소스의 낭비로 보여진다. 


이런 측면으로 보자면 아두이노를 지원해야 할 것 같지만 그 또한 여의치 않은 것이 아두이노같은 저수준의 디바이스는
작은 크기의 소프트웨어와 빠른 속도, 저사양의 기기이므로 메모리 관리가 효율적으로 이루어져야 한다는 점에서 
VM 기반의 Android 플랫폼이 썩 어울려 보이지는 않는다.


이렇게 쓰고보니 Android Things가 마치 쓸모없는 것 처럼 표현이 되었는데…아직 개발자 프리뷰이니 조금 더
지켜보아야 할 것 같다.



Android Things는 동일한 Android 개발 툴, 동급 최고의 Android 프레임워크, 모바일에서 개발자들의 성공을 
보장하는 Google API를 제공함으로써 embedded 기기와 관련된 개발을 쉽게 할 수 있도록 한다.



embedded 기기를 위한 app들은 개발자로 하여금 폰이나 태블릿보다 하드웨어 주변 장치나 드라이버에 더 익숙하게
한다. 또한 일반적으로 embedded 기기는 사용자들에게 단일 app 환경을 제공한다. 이 문서는 core Android 
개발과 Android Things 사이에 추가된 것, 빠진 것 등 중요한 차이점을 설명한다.


Android Things는 Things Support Library를 통해 추가적인 API를 제공하는 Core Android 프레임워크의
확장이다. 이런 추가된 API들은 기존의 모바일 기기에서는 찾아볼 수 없었던 새로운 유형의 하드웨어를 통합시킬 수 
있는 app을 개발할 수 있도록 해준다.


또한 Android Things 플랫폼은 단일 애플리케이션 사용을 위해 간소화 되어있다. 시스템 app이 존재하지 않고
기기의 시작과 동시에 개발자가 개발한 app이 자동으로 실행됨으로써 사용자가 app 환경에 집중할 수 있도록 해준다.


Things Support Library


주변장치 I/O API

주변장치(Peripheral) I/O APIs는 개발한 app이 산업 표준의 프로토콜과 인터페이스를 통해 센서들이나 액츄에이터
들과 통신할 수 있도록 해준다. 다음의 인터페이스들을 지원한다 : GPIO, PWM, I2C, SPI, UART.

APIs의 사용 방법에 대한 추가적인 정보는 다음 링크에서 확인하라. Peripheral I/O API Guides


User Driver API

사용자 Drivers는 기존 Android 프레임워크 서비스를 확장하고 다른 app들이 표준 Android APIs를 통해 접근
가능한 프레임워크에 하드웨어 이벤트를 주입할 수 있도록 해준다.

APIs의 사용 방법에 대한 추가적인 정보는 다음 링크에서 확인하라. User Driver API Guides


동작의 변화


Core application packages


Android Things 는 시스템 apps와 content providers등 표준 API 모음은 포함하지 않는다. 앱을 개발할 때
common intents와 아래 목록의 content provider APIs는 사용을 하면 안된다.

  • CalendarContract
  • ContactsContract
  • DocumentsContract
  • DownloadManager
  • MediaStore
  • Settings
  • Telephony
  • UserDictionary
  • VoicemailContract


화면 출력은 선택 사항

Android Things는 전통적인 Android 애플리케이션과 마찬가지로 UI toolkit을 이용하여 그래픽 사용자 
인터페이스를 제공할 수 있다. 그래픽 모드에서는 애플리케이션의 Window가 전체 화면을 모두 차지하게 된다.
Android Things는 시각적인 사용자 환경을 완벽하게 제어할 수 있는 시스템 상태바라든지 네비게이션 버튼이
포함되어있지 않다. 


따라서 Android Things는 디스플레이가 필요하지 않다. 그래픽 디스플레이가 제공되지 않는 기기상에서도
여전히 Activity들은 Android Things app의 중요한 컴포넌트이다. 그렇기 때문에 프레임워크는 모든 입력 
이벤트를 포커스가 주어진 foreground Activity로 전달한다. 이렇게 개발된 앱은 service와 같은 다른 애플리케이션 
컴포넌트로부터 키 이벤트나 모션 이벤트 등을 수신받지 못한다.


Home activity 지원

Android Things는 부팅 시 자동으로 실행될 수 있도록 애플리케이션의 manifest에 주요 진입점으로 home
activity
를 노출하도록 하고 있다. 이 activity는 CATEGORY_DEFAULT와 IOT_LAUNCHER 두 개의 intent
filter를 반드시 포함시켜야 한다.


개발의 편의를 위해 이 activity는 CATEGORY_LAUNCHER 또한 포함시켜야 하므로 Android Studio를 통한
배포 또는 디버깅시에 이 activity를 기본 activity로 실행시킬 수 있다.

<application
    android:label="@string/app_name">
    <activity android:name=".HomeActivity">
        <!-- Launch activity as default from Android Studio -->
        <intent-filter>
            <action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
            <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"/>
        </intent-filter>

        <!-- Launch activity automatically on boot -->
        <intent-filter>
            <action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
            <category android:name="android.intent.category.IOT_LAUNCHER"/>
            <category android:name="android.intent.category.DEFAULT"/>
        </intent-filter>
    </activity>
</application>


Google service들의 지원

Android Things는 Google APIs for Android의 일부를 지원한다. 아래의 목록은 Android Things에서의 
API 지원 여부를 보여준다.


Supported APIs


Unavailable APIs

주의 : 일반적으로 사용자의 입력이나 인증 절차가 필요한 APIs는 app에서 사용할 수가 없다.


Android Things의 각 배포버전은 Google Play Services의 최신 안정화 버전을 번들로 제공하며 적어도 
클라이언트 SDK 10.0.0 이상의 버전이 필요하다. Android Things는 기기의 Play 서비스를 자동으로 업데이트
해주는 Google Play Store를 포함하고 있지 않다. 기기의 Play 서비스 버전은 정적으로 고정되어있기 때문에
app은 대상 배포판에 번들로 제공되는 것 보다 큰 버전의 클라이언트 SDK를 대상으로 할 수 없다.


주의 : 개발자 프리뷰 상태인 동안 각 배포판의 번들 버전은 release notes에 그 목록이 표시되어 있다.


Permissions

embedded 기기에서는 app 실행 시에 대화상자에 접근할 수 있는 UI를 제공하지 않기 때문에 app 실행 시의 권한 
요청
은 지원되지 않는다. 필요하다면 app의 manifest 파일에 권한을 선언해야 한다. app의 manifest에 선언된 
정상적이고 워험한 권한들은 설치 시에 부여된다.


Notifications

Android Things에는 시스템 전반적으로 상태표시줄이나 창이 없으므로 notification은 지원되지 않는다.
따라서 NotificationManager APIs의 호출은 피해야 한다.






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이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


Android Things 이미지 설치하기


지난 시간에 간단하게 Android Things의 개요를 살펴보았다. 뭐니뭐니해도 가장 중요한 내용은 바로 광범위한
안드로이드의 생태계를 거의 그대로 사용 가능하다는 것이었다. 편리한 배포와 업데이트, 안드로이드 수준의 보안, 
수많은 리소스들의 활용, 거기에 상용제품에 준하는 하드웨어를 이용한 신속한 개발 등 상당히 매력적인 플랫폼인
것은 분명하다.


공식 홈페이지에는 하드웨어에 대한 기본적인 설명을 먼저 하고 있지만 나는 라즈베리파이에 대해서만 알면 되기에
바로 라즈베리파이에 이미지를 설치하는 내용으로 건너 뛰었다. 


라즈베리파이에 Android Things 이미지 설치하기


공식적으로 Android Things가 지원하는 기종은 라즈베리파이 3다. 2도 설치는 되는 것 같으나 검색을 해보니
오동작하는 경우가 종종 있다고 한다. 그리고 최근 접한 소식에 아직 국내에서는 구하기 어렵지만 라즈베리파이
제로 W도 지원을 하지 않는다고 한다(미지원 사유는 CPU 문제라고 한다).


공식 홈에는 간단하게 라즈베리파이 3의 사양에 대한 설명이 나오고 Android Things의 이미지를 굽는 방법이
나온다. 기존 다른 라즈베리파이용 OS와 유사하게 SD카드에 이미지를 굽고 그 SD카드를 라즈베리파이에 꽂아
기동하게 된다.


준비할 것들 목록이 다음과 같이 정리되어있다.

  • HDMI 케이블
  • HDMI로 연결할 수 있는 디스플레이
  • 마이크로 USB 케이블
  • 이더넷 케이블
  • 마이크로 SD카드 리더기


그리고 목록에는 나와있지 않지만 당연히 마이크로 SD카드가 필요하다. 8Gb 이상이어야 한다.


당연히 준비해야 할 것들이고 이미지를 굽는 방법도 매우 단순하다. 나는 현재 MAC mini를 사용하고 있기에
MAC에서의 설치 방법을 따랐다.


먼저 Eacher라는 앱을 설치한 후 실행하여 다운로드 받은 Android Things 이미지를 선택한다. 그리고 이 이미지를
구울 마이크로 SD 카드의 경로를 선택을 한 후 Flash! 버튼을 클릭하면 이미지가 SD카드에 설치된다. 앱의
UI와 설치 과정이 매우 단순하여 쉽게 이미지를 구울 수 있다.



그리고 이렇게 구워진 마이크로 SD카드를 라즈베리파이에 끼우고 부팅을 하면 끝이다.
나는 간단하게 아래와 같이 준비를 하였다.



안드로이드 개발 환경 구성하기


이미 여러 번 말했거니와 이름 자체가 Android Things이기 때문에 당연히 안드로이드 개발 환경이 갖추어져
있어야 한다. 기본적으로 Android Studio를 설치해야 하므로 아래 링크로 가서 찬찬히 살펴보면서 설치해보자
다행히도 한글화가 잘 되어있다^^


https://developer.android.com/studio/index.html


그리고 Android Things가 실행된 라즈베리파이와 통신하기 위해서는 adb tool이 필요한데 이에 대한 설명
역시 링크로 대신한다.


https://developer.android.com/studio/command-line/adb.html


사실 adb tool은 안드로이드 SDK가 설치되면서 함께 설치되기 때문에 파일 위치만 확인하면 된다. MAC OSX의
경우 다음 위치에 실행 파일이 존재한다.


/Users/[사용자 ID]/Library/Android/sdk/platform-tools



라즈베리파이와 통신하기


이제 공식 홈페이지에서 설명하는 것과 같이 Android Things가 구동되고 있는 라즈베리파이와 통신을 해보자.
Android Things로 부팅이되면 아래와 같은 화면이 보여진다. 다른 라즈베리파이용 OS와 달리 사용자와 인터페이스
할 수 있는 UI는 없고 단지 로고와 몇가지 정보만 보여준다. 그 정보 중 하나가 이더넷 주소이다. 아래 이미지에는
Wi-Fi 주소가 함께 보여지는데 이 것은 내가 Wi-Fi를 연결한 이후 나타난 것이고 Wi-Fi를 설정하여 연결하기 전에는
이더넷 주소만 보인다.



이 이더넷 주소를 이용하여 다음과 같이 연결을 시도한다.

$ adb connect 172.30.1.57
connected to 172.30.1.57:5555


MDNS를 지원하는 기기에서는 IP 주소와 port 대신 Android.local로도 접속이 가능하다고 한다.


늘 이더넷 케이블을 연결시켜놓기는 불편하니 이제 Wi-Fi 연결을 시도해보자. 아래와 같이 adb 명령을 실행하면 된다.

$ adb shell am startservice \
    -n com.google.wifisetup/.WifiSetupService \
    -a WifiSetupService.Connect \
    -e ssid <Network_SSID> \
    -e passphrase <Network_Passcode>


SSID와 비밀번호만 정상적으로 잘 입력하면 잘 연결이 되…어야 하겠지만…돌발 변수가 발생했다.
눈을 부릅뜨고 봐도 내가 잘못 입력한 내용이 없는 것 같은데 요상하게 연결이 안된다. 이 작은 기기들은 왜이리
나를 괴롭히는 것을 좋아하는지…ㅠ.ㅠ


열심히 구글링을 하여 드디어 밝혀낸 원인은…라즈베리파이의 Wi-Fi는 5Ghz 대역을 지원하지 않는다는 것이다.
집에 ‘얼레! 기가찬’ Wi-Fi를 쓰고 있다보니 연결이 되지 않는 것이었다…ㅠ.ㅠ 다행히 기가찬 Wi-Fi에는 기존의
2.4Ghz Wi-Fi 대역도 제공하고 있기에 그쪽으로 연결하니 정상적으로 연결이 되었다. 성공적으로 연결이 되면
다음과 같은 로그 내용을 확인할 수 있다.

$ adb logcat -d | grep Wifi
...
V WifiWatcher: Network state changed to CONNECTED
V WifiWatcher: SSID changed: ...
I WifiConfigurator: Successfully connected to ...


그리고 Android Studio를 켠 상태에서 연결을 하였다면 Android Monitor 창을 통해 다음과 같은 방법으로도 확인 가능하다.


이렇게 Wi-Fi가 연결되고 난 후 이더넷 케이블을 제거하고 라즈베리파이를 부팅하면 다음과 같이 부팅이 되고
화면 하단에는 이더넷 정보는 사라지고 Wi-Fi 정보만 보여진다.



마지막으로 모든 네트워크 설정을 지우고 싶다면 다음과 같이 adb 명령을 사용하면 된다.

$ adb shell am startservice \
    -n com.google.wifisetup/.WifiSetupService \
    -a WifiSetupService.Reset

정리


이후에 원활한 디버깅을 위한 Serial debug console에 대한 이야기가 나오는데 이 부분은 참고로 봐두면 될 것이다.
앞서 말했지만 Android Things는 사용자와 인터페이스 하는 UI가 없기에 샘플 프로젝트를 돌려보기 전까지는 
그야말로 아무것도 할 것이 없다.


그래도 일단 개발할 준비가 되었다는 것만도 뭔가 뿌듯함이 느껴진다. 앞으로 예제를 하나 하나 실행해가면서
Android Things의 API에 익숙해지도록 해야겠다. 이전 포스팅에서도 말했지만 사실 지금 당장 하고 싶은 것은
TensorFlow를 이용하여 사진을 인식하는 예제이다. 어쩌면 바로 이 예제에 도전해볼지도…^^;;;


암튼 빨리 진행은 해보고 싶지만 워낙 잡다하게 공부하는 것이 많다보니 언제쯤 해보게 될런지…ㅠ.ㅠ






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마즈다

이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


결국 라즈베리파이…ㅠ.ㅠ


몇 주 전부터 아두이노로 스마트미러를 만들겠다고 용트림을 하고 있는데…그게 잘 안된다…아마도 무지의 소치라고
해야 할 듯…아두이노가 내가 원하는대로 쑥쑥 결과를 뽑아줄 것이라 생각한 것이 잘못이었다…ㅠ.ㅠ


이미 이전 글들에서 LCD를 다루는데 있어서의 어려움들은 충분히 토로하였지만 다시 말하자면 다른 것은 다 
제쳐두고라도 한글 표현의 문제와 가독성 높은 UI를 구성하는 부분에서의 장벽으로 거의 포기의 지경이 이를 수
밖에 없었다.


때마침 페이스북을 통해 Android Things에 대한 소식을 접하고는 핑계삼아 결국은 라즈베리파이를 구입하고 말았다.
2대를 구입하여 한 대는 Android Things를 테스트하기로 하고 다른 한 대는 스마트미러에 사용하기로 했다.


신세계~


사실 굳이 따로 언급할 것도 없다. 프로그래밍 언어로 치자면 아두이노는 어셈블리고 라즈베리파이는 VB나 델파이 등
4GL 툴이라고 봐야 할 것이다. 라즈베리파이는 그냥 작은 PC이므로 두말하면 입아픈 사실이지만…


라즈베리파이와 함께 구입한 5인치 LCD를 HDMI 케이블로 연결을 하고 라즈비안을 설치하기 시작했다 (라즈비안 
설치 등은 참고 자료가 많으니 생략한다). 처음에는 5인치 LCD를 제대로 인식하지 못하여 우선 PC에 연결된 
모니터를 이용하여 설치한 후 5인치 LCD에 동봉된 내용대로 설정을 바꾸어주었더니 화면이 정상적으로 나왔다.



아두이노에 LCD를 연결하기 위해 점퍼선 30여개를 작고 틈도 없는 I/O 핀에 꽂았던 것을 생각하면 가히 신세계라
아니할 수 없다.

아두이노는 이랬다...ㅠ.ㅠ



반가워 Alexa


라즈베리파이의 경우 이미 외국의 모 개발자가 만든 스마트 미러 전용 프로그램이 Github에 올라와있다. 하지만
내가 누군가! 남들 가는 길로는 죽어라 가지 않는(그런데 스마트 미러는 뭐하러 만들고 있는지…-.-) 청개구리 아닌가?
그래서 다른 부분들은 추후 개발하기로 하고 우선 “스마트”에 걸맞는 음성 인식 기능부터 찾아보기로 했다.


그리고 가장 처음 눈에 들어온 것이 Google Cloud Speech였다. 하지만 이 Google Cloud Speech는 
구글 클라우드 플랫폼에 가입을 해야 사용이 가능한데 가입 과정에 결재 정보를 등록해야 한다. 그래서 살펴보니
Google Cloud Speech는 1달에 60분까지만 무료이고 60분 이후부터는 15초당 $0.006이 부과 되는 서비스였다.


비록 혼자 테스트하는데 그리고 벌여놓은 일들이 많아 자주 만지지도 못하는데 한달에 60분이나 쓸까 싶었으나
아무래도 뭔가 결재가 될 수 있다는 것은 불안 요소가 아닐 수 없다. 그래서 대안을 찾아보았다. 그리고 발견한 것이
Amazon의 음성 서비스 Alexa였다. Alexa도 역시 가입을 해야 하고 인증키를 받는 절차등이 필요하지만 개발을
위해서는 별다른 과금 같은 것은 없었다. 다만 치명적인 문제가 있었는데…한글을 지원 안한다…ㅠ.ㅠ



그래도 일단 음성 인식이라는 것이 어떻게 작동하는지 감이나 잡아보기 위해 Alexa를 써보기로 했다.


설치 과정은 그리 어렵지 않았다. Alexa의 Github에 너무도 상세하게 나와있어 그대로 따라만 하니 정상 작동하는
모습을 볼 수 있었다.


Alexa의 Github : https://github.com/alexa/alexa-avs-sample-app/wiki/Raspberry-Pi


문제 없이 지나가면 섭하지~


그렇다…모든 것이 순조롭기만 하면 삶이 심심하지 않겠는가…-.- 역시나 하나의 장벽을 만나게 되었는데 바로 USB
마이크 문제였다. 나중에 스마트 미러를 만들 때 가급적 부피가 작아야 하기에 검색 끝에 아래 사진과 같은 제품을
골랐다.



일단 USB 포트에 꽂고 작동을 확인해보니 기본적인 작동은 된다. 그런데 영 녹음되는 소리의 크기도 작고 잡음도 많이
섞이고 뭔가 제대로 작동한다는 느낌이 나질 않았다. 급기야 Alexa를 모두 설치한 후 음성 명령 테스트를 하는데 전혀
음성 입력을 인식하지 못했다.


사방팔방으로 라즈비언에서 USB 마이크 인식시키는 방법을 찾아다녔는데 아무리 용을 써도 되지 않았다. 마이크 
입력을 맞추니 스피커 출력이 안되고 스피커를 맞추는 마이크 입력이 안되고…나중에 알게 되었지만 설정 파일에서
불필요한 부분을 삭제해주어야 했던 것이다.


우선 첫 번째 수정해야 할 파일은 /usr/share/alsa/alsa.conf이다. 이 파일의 다음 2줄을 수정한다.

defaults.ctl.card 0
defaults.pcm.card 0


위의 두 줄을 아래와 같이 수정한다.

defaults.ctl.card 1
defaults.pcm.card 1


문제가 되었던 것은 두 번째 파일이다. 파일은 ~/.asoundrc로 이 파일은 다른 내용은 다 지우고 아래와 같이
남겨놓으면 된다.

pcm.!default {
 type asym
  playback.pcm {
	 type plug
	 slave.pcm "hw:0,0"
  }
  capture.pcm {
	 type plug
	 slave.pcm "hw:1,0"
  }
}


원래 이 아래 다른 내용들이 더 있었는데 그 내용들을 그대로 둔 채 위의 내용만 수정하니 제대로 적용이 되지 않았다.
모든 내용을 삭제하고 위의 내용만 남겨두니 마이크와 스피커가 모두 정상 동작하였다.


드디어 테스트~


Alexa를 실행한 상태에서의 라즈베리파이 화면은 3개의 콘솔 창과 Alexa Voice Service라는 타이틀이 붙은
음성 컨트롤 창이 떠 있는 상태가 된다. 만일 WakeWordAgent를 사용하지 않는다면 이 Alexa Voice Service
창에서 Listen 버튼을 눌러 명령을 입력하게 된다.

WakeWordAgent란 음성 명령을 입력하기 전에 Alexa에게 준비를 하도록 시키는 역할을 한다. 음성 명령을
내리기 전에 ‘Alexa’와 같이 특정 단어를 부르면 준비가 되었다는 의미의 알람음이 한 번 울리고 그 이후에 
명령을 입력하면 되는 것이다.

Alexa가 정상 동작한 후 정작 라즈베리파이는 아이들의 장난감이 되어버렸다. 이미 내 아이폰의 Siri에 맛들인 덕분에
내가 Alexa를 부르는 소리에 유심히 보고 있던 아이들이 앞다퉈 질문을 던진다. 그런데 그 질문이란 것이…


Are You stupid?


뭐 이런거다…-.- 돌아오는 대답이 뭔소린지 모르겠다는 내용인 것으로 봐서는 아직은 Siri가 한 수 위다. 적어도 Siri는
섭섭하다는 표현은 하니까…


드디어 내 차례가 되어 간단하게 몇마디 테스트해본다. 질문은 짧은데 대답은 무지 길다…-.-
다행히 개떡같은 발음도 찰떡같이 알아듣는다. 개떡같은 발음이 부끄럽지만 테스트 동영상을 올려본다.


일단 영어만 알아먹으니 딱히 물어볼 말이 없다…ㅠ.ㅠ 그리고 현재로서는 실질적으로 어떤 액션을 요청할 수 없어
그저 묻고 답하기 수준이지만 최종 목표는 스마트 미러에 필요한 정보를 음성 명령을 통해 화면에 보여주는 것이기에
더 세부적인 내용을 살펴보아야 할 것이다.


정리


우선 생각보다 설치와 실행이 쉽게 되어 다행이었다. 마이크 인식에 애를 먹긴 했지만 그정도는 허용 범위이다.


하지만 아직은 이렇게 Alexa 서비스를 개인 프로젝트에서 어떻게 이용해야 하는지를 잘 모르겠다. 그저 이미 
잘 알려진 명령어를 통해 질문하고 답변을 듣는 정도의 테스트만 할 수 있을 뿐…더군다나 앞서 말한 것 처럼 아직 
Alexa는 한국어 지원이 되지 않기 때문에 Alexa가 최종 후보는 아니다. 아무래도 구글의 Google Cloud Speech도 
테스트를 해보아야겠다.


어떤 측면에서는 스마트 미러를 만드는 과정이 4족보행 로봇을 만들 때보다 더 어려운 것 같다. 그만큼 진행 속도가
더딘 것은 어쩔 수 없다. 음성 명령을 위한 후보자를 결정한 후에나 속도를 좀 낼 수 있을 것 같긴 한데…조금 더 
분발해보자!





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마즈다

이제 반백이 되었지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


Big을 했으니 Small도 해야지~ 

얼마전 페북을 열심히 보다가 유명 개발자께서 새로운 무언가를 소개한 글을 잠깐 보았다. 바로 구글에서 자사의
안드로이드를 기반으로 추진하는 IoT 프로젝트인 Android Things라는 프로젝트였다. 구글의 개발자 사이트를
가보면 HOME 메뉴 아래 Android, Wear, TV, Auto에 이어 5번째로 자리잡고있다.


마침 작년부터 아두이노에 관심을 갖게 되었고 또 올해 추진하고 있는 아두이노로 스마트 미러를 만드는 계획에
차질을 빚고 있던 차에 이런 정보를 접하니 관심이 안갈 수 없다. 아쉽게도 Android 자체가 고수준 언어인 JAVA에
기반을 하고 있다보니 아두이노는 지원 기기에 없지만 라즈베리 파이를 지원한다고 하니 안그래도 기웃거리고 있던
라즈베리 파이를 시작해 볼 좋은 핑계가 생긴 셈이다.


그래서 오늘은 이 Android Things에 대해 간단하게 알아보고자 한다.
이 글은 Android Things의 메인 페이지를 정리한 것이다.

참조 링크 : https://developer.android.com/things/index.html


예정된 수순?

뭐 애초에 전방위적으로 손을 안뻗친 곳이 없는 구글이다보니 IoT에 눈을 돌렸다 해도 이상할 것도 없고 또 자율
주행 차를 연구하고 있었다 하면 당연히 그 과정에서 IoT가 빠져있었을리가 만무하다. 더군다나 이미 모바일 OS인
Android를 통해 소형 기기에 대한 생태계를 확실하게 굳히고 있는 마당에 사실상 일반 개발자에게 공개된 시점이
최근일 뿐 이미 오래 전에 준비는 다 되어 있었다고 봐야 할 것이다(그렇다면 곧 애플도?).


결국 올 것이 온 것이니 우리는 아~주 자연스럽게 이용만 하면 된다 ^^. 그러기 위해서는 차근 차근 하나씩 그 속을
들여다 보아야겠지.


Android Things 소개

그래서인지 Android Things의 소개에는 Android가 가지고 있는 장점들을 활용할 수 있다는 점을 유독 강조하고
있는 느낌이다. 이름 자체가 Android로 시작하니 두말하면 잔소리인가? 어쨌든 메인 페이지의 표제어가 바로
‘안드로이드의 용이성과 힘’이다. 


여기서 강조하고 있는 것은 기존에 구축된 Android의 개발 툴, API들, 리소스들과 개발자 커뮤니티를 마음껏 이용할
수 있다는 것, 새로운 IoT 기기들을 위해 저수준의 I/O와 라이브러리를 제공하는 새로운 API가 추가되었다는 것,
마지막으로 IoT의 가장 큰 약점인 보안 부분을 Android OS 수준에서 제공할 수 있다는 것 등이다.



다음으로 강조하는 것은 프로토타입의 개발에서부터 실제 상품 개발까지의 과정을 빠르게 진행할 수 있다는 것이다.
기존에 생산된 많은 디바이스들에 대해 인증 받았고 이러한 기기들 덕분에 커널 개발, 펌웨어 개발, 보드 자체의
개발 등 어려운 과정을 거치지 않고도 바로 프로토타입 제품을 생산할 수 있으며 이렇게 개발된 프로토타입 자체가
이미 상용 제품의 수준이기 때문에 상용제품 개발에도 큰 힘이 들지 않는다는 것이다.



그리고 마지막으로 기존에 구굴이 이루어 놓은 많은 것들을 사용할 수 있다는 것이다. 구글 플레이를 이용한 앱의 
배포라든지 Weave라는 IoT 프로토콜을 이용할 수 있다는 것, 각종 시스템 이미지나 업데이트 혹은 버그 픽스등을 
안정적으로 제공받을 수 있다는 점, 그리고 OS와 앱의 업데이트를 OTA 인프라를 이용해 진행할 수 있다는 것 등이
그것이다.



정리

길게 늘어놨지만 요점은 안드로이드 생태계를 기반으로 이미 구축된 구글의 다양한 서비스와 인프라들을 마음껏
이용할 수 있다는 것이다. 그럼 과연 이 것이 구체적으로 무엇을 의미하는가? 하는 것은 Android Things 사이트에
있는 내용을 차근차근 정리하면서 알아보도록 하자 (사실 가장 먼저 손대고 싶은 것은 샘플 프로젝트 중 텐서플로우를
이용하여 이미지 처리를 하는 예제인데 천리길도 한 걸음 부터…차근차근 나가자~^^).



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