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https://youtube.com/shorts/JzajjiOHrfM?si=PW56LFDAZ1KnT4XW

 

3시간동안 눈알 수련을 해오신 "깜빡~ 짹짹이" 선생님의 눈알 깜빡임 테스트를 보시겠습니다.

피지컬 AI 를 학습해 보기위해  nvidia gtc 영상에서 봤던 STARWARS BDX Droid BULE를 닮은 OpenDuckMini 로봇을 3Dprinter로 출력해서 조립하고 회로를 구성한 다음 눈알 LED 동작 테스트를 수행해 보았습니다.

참고 git 링크 : https://github.com/apirrone/Open_Duck_Mini 

#robot #로봇 #diy #3dprinter #starwars #bdx #nvidia #gtc #짹짹이 #cute #AI #인공지능

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https://www.youtube.com/shorts/EsiGYk1y090

3dpringer로  출력한 로봇팔을 조립해서 lerobot teleop 테스트를 해보았습니다.
참고링크 : https://huggingface.co/docs/lerobot/index

#robot #로봇 #diy #3dprinter #robotarm #로봇팔 #lerobot #huggingface

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https://www.facebook.com/photo?fbid=24075442515482268&set=a.667634510023065

 
일주일 넘게 나가있다가 집에와서 자구 인났음. 에궁 나갈때 청소를 안했었네. 짹짹이는 먹을꺼 찾으려고 사냥중인가 보네.....

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https://www.facebook.com/share/p/19WLQnedQ7/

짹짹이는 머리부분 테스트중..... rpi python gpio 테스트 양호, rpi 카메라 테스트 양호.

#robot #로봇 #diy #3DPrinter #짹짹이 #OpenDuckMini #raspberry #raspberrypi #python

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https://www.facebook.com/photo?fbid=23947890084904179&set=a.667634510023065

짹짹이는 메인보드가 라즈베리파이임. 제로 2w버전은 작게 잘아오네..... 메모리가 soc 안에 있어서 보드에는 램이 안보임 기술발전이 빠르다는것을 실감함. ㅎㅎ

#robot #로봇 #diy #3DPrinter #짹짹이 #OpenDuckMini

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https://www.facebook.com/photo?fbid=23924709553888899&set=a.667634510023065

따란~ 일단 짹짹이는 조립을 했음. 회로구성 하고 배선 해야겠음.

#robot #로봇 #diy #3DPrinter #짹짹이 #OpenDuckMini

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로봇팔 조립해서 두개 맹길어서유~ 크기 맞춰 보려구 그냥~대충~ 적당한 종이박스에 팔때기 달아봐서 크기를 맞춰봐야쥬~ 

워매~ 크기가 딱 맞구먼유~ 

종이는 박스는 꾸겨지니까유 그까이꺼~ 그냥~대충~ 나무 판때기 잘라서유 몸통이랑 다리 맹길구 눈알이랑 팔이랑 바퀴를 붙여줘유~ 


그리고 커피 가지고 와야허니까유 식탁 가서 로봇 크기가 적당한지 대충~ 대보면 되어유~ 로봇 하드웨어 맹그는거 쉽쥬?

- 2019.05.28 불의날에 프미케 -

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[목차]


필자는 인공지능 개발에 활용이 가능한 Edge TPU 가속모듈인 USB 타입 구글 코랄(Coral) 장치를 구입하고 코랄 공식홈페이에 제시된 예제인 분류모델을 실행해보았습니다. 이미지 파일을 입력받아 분류하는것이라 카메라의 실시간 영상을 입력받아 처리할수 있는 방법이 궁금하였습니다. 검색을 하다 보니 라즈베리파이 3와 구글 코랄 USB 장치를 활용하여 Mobilenet-SSD v2로 카메라의 영상에서 사물을 디텍션하고 분류하는 내용을 찿아볼수 있어 실행해보기로 하였습니다.



■ 테스트 장치 환경

영상을 입력받아 발견(Detection)하고 이를 분류(Classification)하기 위해서는 이전 포스트 [2. 구글 코랄(Coral) 환경설정 및 예제 분류 모델 실행해보기.] 에서 활용했던 장치인 Raspberry3 b+USB 구글 코랄(Coral) 가속기외에 카메라 장치가 추가로 필요했습니다. 필자의 라즈베리파이는 케이스에 조립한 상태라 이번 포스트는 USB 웹캠을 사용하였습니다. 


필자가 사용한 장치인 라즈베리파이3 b+, Google Coral Accelerator, Logitech C270 웹캠입니다.

장치를 연결후 USB 장치가 잘 인식되었는지 확인해보기위해 lsusb 명령어를 입력해보았습니다.

> lsusb
Bus xxx Device xxx: ID xxxx:xxxx Google Inc.
Bus xxx Device xxx: ID xxxx:xxxx Logitech, Inc. Webcam C270

구글 코랄(Coral) 딥러닝 추론 가속기 장치와 로지텍(Logitech) C270 웹캠 장치가 정상적으로 인식된것을 확인할수 있었습니다.



■ 실행코드 및 Open CV 설치

필자가 참조한 일본어 사이트의 포스트는 파이선 코드를 명세하고 있었습니다. 해당코드를 직접 편집기에 작성하여 py 파일을 생성하였습니다. 모델과 라벨파일은 예제 분류모델을 실행할때 다운받은것을 활하면되었기 때문에 파이썬 실행 파일만 생성하면 실행이 가능하였습니다. 파일의 생성 순서는 다음과 같습니다.

> cd /home/pi/python-tflite-source/edgetpu/demo
> nano MobileNet-SSD-TPU-async.py

i. 위의 명령어를 입력하여 nano 편집기를 실행시킵니다.

ii. https://qiita.com/PINTO/items/dd6ba67643bdd3a0e595 사이트에 접속하여 4-2 항목의 MobileNet-SSD-TPU-async.py 코드를 복사하여 붙여넣습니다.

iii. ctrl + o 키를 눌러 저장한후 ctrl + x 키를 눌러 편집기를 종료합니다..


실행해 보려고 하니 에러를 출력하는군요 MobileNet-SSD-TPU-async.py 파일의 코드를 확인해보니 import cv2 라인을 포함하고 있었습니다. 라즈베리안의 pythone3 에서 openCV를 사용하기위해 openCV를 빌드해보았으나 너무 오래걸리는 관계로 AI Robots KR 커뮤니티 카카오톡 오픈채팅방의 Gygy님께서 알려주신 링크인 [라즈베리파이 OpenCV 설치(빌드 없이 설치파일로)] 포스트의 내용을 참고 하여 OpenCV를 설치하였습니다.



■ 실행해보기 및 결과

OpenCV 설치가 완료 되었으니 실행을 해보기로 했습니다. 파이썬 코드만 작성하였기 때문에 모델과 라벨 파일을 지정해야 합니다. 참고한 일본어사이트에는 실행 명령어를 제시하고 있지 않는군요 일본어 사이트 포스트 제목에 MS-COCO라는 문구가 존재하네요 Edge TPU런타임의 디렉토리를 살펴보니 지정할수 있는 모델과 라벨 파일이 존재하고 있어 이것을 사용하기로 하고 명령어를 입력하였습니다.

> cd /home/pi/python-tflite-source/edgetpu/
> python3 demo/MobileNet-SSD-TPU-async.py --model test_data/mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite --label test_data/coco_labels.txt


위의 명령를 실행시켜보니 C270 카메라로 받은 영상이 정상적으로 디텍팅 되고 분류가 수행되는군요 (필자는 98% 사람으로 인식되는군요 그럼.... 나머지 2%는.....?????? ^^ ) 포스트의 사진에 표시된 플레이백 프레임과 디텍션 프레임은 참고한 사이트의 수치보다 낮은 수치가 나오고 있지만 라즈베리파이가 장시간 opencv 를 빌드하느라 발열로 인하여 성능이 떨어진 상태에서 실행한것을 촬영한것이라 낮게 나온것 같네요 다음날 다시 실행해보니 꽤 올라간 프레임 수치가 나오는것을 확인할수 있었습니다.


- 2019.04.15 달의날에 프미케 -

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[목차]

 
■ 테스트 환경

몇일전에 구입한 머신러닝 개발 사용할수 있는 가속기 모듈인 구글 코랄(Coral)이 생각보다 빨리 도착해서 공식홈페이지에 있는 Doc 메뉴를 읽어보며 예제를 실행해보기로했습니다.  내용중에 USB타입 코랄 엑설러레이터의 경우 X86_64 환경 혹은 armv8 아키텍쳐 환경에서 예제를 실행할수 있다는 내용을 볼수 있었습니다.

아쉽게도 필자가 보유하고 있는 SBC(Single Board Compuer)들은 모두 armv7아키텍쳐의 프로세서가 탑재된것이라 가지고 있는SBC는 사용을 할수가 없었습니다. 하지만 리눅스 박스로 사용하고있는 저전력 컴퓨터는 구형이기는 하지만 Atom330과 E350프로세서를 탑재하고 있기때문에 X86_64환경을 충족하고 있었습니다. 일단 예제를 실행 시켜보기위해 Edge TPU 런타임 설치 및  예제 실행 명령어를 입력해보니 Illegal instruction 에러가 출력되고 (E350의 데비안에서는 Illegal instruction (core dumped)라고 출력되는군요) 실행이 되지 않았습니다. 

검색을해보니  텐서플로우 1.6 이상버전 부터는 CPU의 AVX명렁어가 사용되도록 빌드되어 CPU가 AVX를 지원하지 않을경우 Illegal instruction (core dumped) 에러를 띄운다는 내용을 찾을수 있었습니다. 정확히는 모르지만 edge TPU 런타임의 경우도 같은이유가 아닐까라는 추측하고 하고 명령어를 입력해 확인해보았습니다.

> grep avx /proc/cpuinfo 

확인을 위해 위의 명령를 입력해보니 atom330, E350 둘다 아무내용이도 출력되지 않는 것으로 보아 필자의 리눅스박스는 avx 명령어는 지원하지 않는 프로세서를 사용하고 있는 것이네요. 불필요한 삽질을 피하기 위해 armv8 환경이 지원되는 프로세서가 탑재된 라즈베리파이3 b+ 모델을 구입하였습니다.


■ Edge TPU 런타임 및 Python 라이브러리 설치

> wget http://storage.googleapis.com/cloud-iot-edge-pretrained-models/edgetpu_api.tar.gz
> tar xzf edgetpu_api.tar.gz
> cd python-tflite-source
> bash ./install.sh

Google Coral EdgeTPU 튜토리얼은 python 3.5버전 이상을 요구하고 있다고 합니다. 라즈베즈베리안의 파이썬3는 3.5버전이 이미 설치되어 있네요 다른 패키지를 설치할 필요 없이 예제 문서에 있는대로 설치 명령어를 입력하였습니다. 

라즈베리파이 b+에서는 특별한 경고나 오류 없이 잘설치가 되는것을 볼수 있었습니다. bash ./install.sh 를 입력하면 최대 동작 주파수를 사용할것이냐는 질의가 나오는데 최대 주파수의 동작의 경우 발열이 있다는 내용이 있어 일단은 N 을 선택하여 설치를 진행하였습니다. 

 예제 분류 모델 실행 

> cd edgetpu/
> python3 demo/classify_image.py --model  test_data/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite --label test_data/inat_bird_labels.txt --image test_data/parrot.jpg 

Get started with the USB Accelerator 튜토리얼에 나온대로 분류 모델 실행을 위해 문서에 명세된대로 위의 명령어를 입력해보았습니다. 

ERROR: Failed to retrieve TPU context
ERROR: Node number 0 (edgetpu-custom-op) failed to prepare 

에러가 출력되는군요 코랄 USB 가속기가 연결되지 않았다는 내용인데 설치하기전에 USB를 연결하고 설치 한것이 문제였나보네요 USB를 뽑았다 다시 연결하여 lsub명령어로 확인해보았더니 설치 스크립트 실행전에 는  Global Unichip Corp.  인식됬던 장치가 Google Inc. 장치로 변경된것을 확인하고 실행 명령어를 다시 입력해 보았습니다.

-------------------------------
Ara macao (Scarlet Macaw)

Score :  0.613281
-------------------------------
Platycercus elegans (Crimson Rosella)
Score :  0.152344

정상적으로 실행이 잘되는군요. Illegal instruction 에러로 인해 조금 당황하기도 했지만 공식홈의 시작하기 튜토리얼 따라해보며 구글 코랄(Coral) 인공지능 가속기를 사용한 분류 모델이 잘 동작하는 것을 확인할수 있었습니다.


- 2019.04.08 달의날에 프미케 -

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[목차]


얼마전 텐서플로우(TenosrFlow) 관련 자료를 인터넷에서 검색하다보니 딥러닝 추론에 사용할수 있는 ASIC 형태의 구글 Edge TPU가 적용된 인공지능 가속모듈인 Coral의 소식을 접하고 조금더 알아보기위해 Coral 공식 홈페이지방문해보았습니다.


Coral 공식 홈페이지를 방문해 보니 mouserseeedstudio사이트를 통해서 Coral 을 구입할수 있는것을 확인할수 있었습니다. 두곳다 해외인데다가 시드스튜디오는 프리오더 버튼이보이네요 예정일은 5월 정도로 표기되어 있었습니다. 마우저 사이트에서는 구매버튼이 활성화 되어있어 구매가 가능한데 예정일이 4월 16일로 표기되어 있어서 물품을 받으려면 시간이 좀 소요될것 이라고 생각하고 
하고 주문을 하였습니다.. 주머니 사정을 생각해 SBC 보드타입이 아닌 USB타입을 구매해보았습니다. 주문페이지에는 배송비가 무료로 뜨는군요 배송비 없이  $74.99에 주문을 할수 있었습니다.



<위 - Coral 공식홈페이지,  가운데 - SeeeedStudio 사이트 coral 판매페이지 , 아래 - mouser 사이트  coral 판매페이지> 



<박스를 열어봤더니 안에 Coral Accelerator 이라고 적힌 제품 박스가 보였습니다.>



<제품 박스 안에는 안내문, Coral 가속기 본체, USB케이블의 구성품이 들어 있었습니다.>


주문 페이지를 이것저것 눌러보다가 본 내용중에는 
송 예정일이 4월 16일로 표기된부분의 내용이 있어서  시간이 좀 걸릴것이라고 생각했었는데 주문 다음날 DHL KOREA로부터 통관정보를 입력해달라는 알림톡이 전달되었습니다. 운송번호를 추적해보니 주문일에 바로 배송이 시작된것을 확인할수 있었습니다. 주말이 지나고 어제(4월 1일) 제품이 도착했습니다. 목요일날 주문해서 월요일에 받으니 주말을 보내서 그런지 해외주문인데도 불구하고 국내택배로 착각할 정도로 배송이 빠르게 느껴졌습니다.

USB 타입 코랄 가속기 박스의 의 구성품 내용은 안내문, 코랄 가속기본체, USB케이블의 구성품이 들어있었습니다. 의외로 빨리 도착해 놀랍기도 했었지만 출시된지 얼마안된 것이라 그런지 적용사례 및 유저 튜토리얼 등의 자료를 검색하기가 아직은 어려웠습니다. 우선은 코랄 공식홈페이지 Docs 메뉴에서 볼수있는 머신러닝(ML) 예제 모델들을 하나씩 실행해 보면서 가속기의 성능을 체감해 보야야 할것같습니다. 

- 2019.04.02 불의날에 프미케 -


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돈스코이호 이슈로 신일그룹 실시간 검색어가 1위에 올라와있네요. 

현재 비트코인도 오르고 있어서 그런지  실시간 검색어는 2,3위가 비트코인과 가상화폐가 자치하고 있네요.


홈페이지에 회원가입을 하면
신일골드코인 (SGC) 13개를 무료 지급하고 있군요.

표기사항을 보아서는 현재 참여자는 12만 정도고 20만이 목표인가 보네요.

추천인란에 pmice 부탁드립니다. 꾸벅~

오늘도 멋지고 화이팅~! 하는 하루되세요~ 

홈페이지 주소 : http://www.shinilgoldcoin.com/


- 2018.07.18 물의날에 프미케 -

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얼마전 한성컴퓨터 ULTRON 2435V 모델 모니터를 구매했었습니다. 쇼핑몰 제품 상세페이지에 포토 구매평과 리뷰 구매평을 작성하고 메일 이벤트 신청 이메일을 보내면 무선 키보드를 상품으로 보내준다는 내용을 보고 리뷰 작성후 이메일을 보냈습니다.

메일 보내고 몇일동안 소식이 없어서 잊어버리고 있었는데 저번주 금요일이 회신 메일이 왔네요 이번주중에 상품이 발송된다는 내용의 메일이었습니다. 금요일에 메일 회신 받고 다음날일 토요일에 택배가 도착했네요.

ULTRON 2435V 가성성비가 좋다고 해서 구매했었는데요 불량화소가 있어서 교환하느라 사용하는데 까지 시간이 꽤 소요되긴했지만 교환제품은 양호한 제품이고 이렇게 무선키보드랑 마우스 까지 생겼네요  완전 가성비 갑 제품이네요. >_< 


- 2018.03.06 불의날에 프미케 -


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얼마전 부터 24인치모니터가 하나더 필요하다는 생각이 들었습니다. 필자는 IPS패널을 선호해서 알아보던중 한성컴퓨터의 베젤리스 모니터인 ULTRON2457Ultra 모델이 눈에 들어왔습니다. 지마켓의 한성컴퓨터 매장 제품들을 보던중에 ULTRON2435V 모니터가 출시기념으로 무결점 모니터를 10,000원 저렴하게 구매할수 있는 이벤트 내용을 제품 상세페이지에서 볼수 있었습니다.

ULTRON 2457Ultra 모델보다 ULTRON 2435V 모델이 20,000원 저렴한데 무결점 옵션을 선택하면 추가되는 10,000원을 출시기념으로 추가되지 않고 무결점 옵션을 선택하여 구매할수 있는 이벤트였습니다. 

모니터를 하나 구매해야 하는데 가격까지 저렴하게 구매할수 있다는 이벤트 내용은 꽤 매력적으로 다가왔습니다. 문제는 ULTRON 2435V 모델은 자가 선호하는 IPS 패널이 아니고 A-MVA패널이라는 점이 구매 선택을 망설이게 하는 요소였습니다. 모니터추천 내용과  'ULTRON 2435V' 검색어로 리뷰를 검색해보았지만 출시된지 얼마되지 않은 제품이라 많은 내용을 찾을수가 없었습니다.  많은 리뷰는 찾을수 없었지만 가성비모니터라는 내용과 최근 나오는 A-MVA패널들은 잔상도 어지간이 해결되었다는 내용을 검색할수있어서 한번 구매해 보기로 하였습니다.


설날이 얼마남지 않아 연휴후에 모니터를 구매하려했으나 ULTROL 2435V 모델 출시기념 이벤트 내용을 접하고 배송 마감전에 주문해서 설 명절전에 모니터를 받을수 있었습니다.

박스를 개봉해보았더니 모니터, hdmi 케이블, 아답타, 모니터 받침대, 받침대 조임나사, 설명서가 들어있는것을 확인할수 있엇습니다. 모니터는 기존에 사용하는 것들보다 상당히 얇고 가벼웠습니다.


받침대를 조립해보았습니다. 베젤리스 모니터여서 그런지 디자인이 깔끔하고 심플하네요.


모니터 뒷면에는 전원 버튼과 HDMI 포트, VGA포트, DC잭이 있었습니다. 전원은 12v 아답타를 사용하는것을 확인할수 있었습니다. 멀티메타로 측정해보니 12V 정상적으로 잘 출력되었습니다.


모니터에 전원을 넣고 확인해보았습니다. 모니터를 켜면 한성 로고가 나오는것을 확인 할수 있었습니다. 무결점 옵션을 선택하여 주문 하였지만 다수의 불량화소(데드픽셀)가 존재하는것이 확인되어 교환신청을 하였습니다.

설 명절이 지난후에 택배로 돌려 보낸후 하루 이틀 지나니 접수내역이 확인 되었다는 안내전화와 함께 교환제품 발송안내 문자를 받을수 있었습니다. 금요일인 어제 교환된 제품이 도착해 있었습니다.

교환 제품의 모니터 테스트를 수행해보았습니다. 가리는 좌측 상단 모서리 부분에 가리는 부분이 보여서 설마 또 불량화소 제품일까 걱정했지만 각도를 살짝 바꾸어서 보니 화소들은 정상적으로 잘 보였습니다. 조립상 패널 갭부분 부품으로 인해 생기는 그림자 때문이 아닐까 추측 되었습니다. 정상 제품으로 판단하고 다음 테스트를 진행하였습니다.

교환받은 모니터를 테스트 하며 색상이상, 빛샘, 멍현상, 불량화소등을 천천히 체크해보았지만 이런 걱정되는 현상은 나타나지 않았습니다.

사용해보며 화면 반응속도 색상구현등을 확인해 본결과 꽤 좋은 성능을 발휘하는 것을 확인할수 있었습니다. 

'A-MVA 패널' 검색어로 인터넷 검색해 보았을때 잔상이 문제가 있다는 내용과 최근의 나온것들은 잔상이 어지간히 해결되다는 내용이 검색되었는데 사용해보지 않아서 어느정도인지를 정확히 몰랐기 때문에 문제될 정도의 잔상이면 인터넷 검색이나 문서 작성등에 활용할 생각으로 구매를 하였습니다. 이번에 테스트 해보며 확인 해본결과 게이밍모니터로 활용해도 문제없을 만큼 빠른 반응속도를  보여주었습니다.

처음에 받은 제품에 발생한 불량화소로인해 AS로 교환받게 되어 조금 시간이 걸려 모니터를 사용할수 있었지만 덕분에 좀더 꼼꼼하게 체크해보는 계기가 되었습니다. 이번에 테스트하며 확인해본결과 한성컴퓨터 ULTRON 2435V 모델은 현재 다른 동급 모델의 모니터와 비교했을때 비싸지 않은가격과 기대했던것보다 좋은 성능을 발휘해주고 있어 좋은 가성비모니터라고 생각되었습니다.


- 2018.02.24 흙의날에 프미케 -

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빗썸 api를 통해 수집한 가상화폐 시세 데이터를 활용해서 간단한 API 트레이딩봇을 코딩해서 제작보았습니다. 

처음에
 테스트 해볼때는 코드와 파일이 많이 생성되지 않아 해당 소스 파일을 직접 수정해서 실행해보면서 테스트를 진행해도 큰 문제가 없었습니다. 

백테스트만 진행하는중 인데도 매수 매도 타이밍을 잡는 것을 실험해 보기위해 이것 저것 테스트 해보다보니 서로 다른 알고리즘을 적용한 파일이 자꾸 늘어나네요 프로세스 상태도 체크할 필요성이 느껴져서 
컨트롤 프로세스까지 생겨나다보니 파일명만 봐서는 이제는 뭐가 뭔지 모르겠네요. 

몇일전에 rm -rf * 명령어를 엉뚱한 곳에서 실행해서 작성 내용 전체를 날려먹는 바람에 삭제된 내용을 복구하느라 애먹었던 기억구 있구 여기서부터는 파일들의 형상과 코드 버전관리가 필요한 시점인것 같네요.

우선 GIT으로 수정 내용을 관리하고 브랜치관리를 통해서 테스트 프로세스 적용하고 시뮬레이션 해보면서 진행 해야겠네요 . ^^


[비트코인 모으기 카테고리 바로가기]

- 2018.01.22 달의날에 프미케 -

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[비트코인 모으기 카테고리 바로가기]

요즘 연일 가상화폐 소식이 이슈가 되고 있군요. 부품함을 뒤져보니 몇년전에 비트코인 채굴기가 궁금해서 AVALON A3255-Q48 ASIC 칩을 이베이에서 조금 구해서 ASIC 비트코인 채굴기 만들어보고 남은 칩이 몇개 보이네요 예전엔 기판을 에칭해서 만들었었지만 이번엔 이 칩을 가지고 ASIC 어레이가 형태가 아닌 필요할때 추가가 가능할수 있도록 모듈형으로 만들수 있지 않을까 하는 생각이 문득 들었습니다.

부품함에 있던 사용하고 남은 AVALON A3255-Q48 채굴기 IC입니다. QFN48 패키지이기 때문에 칩에 다리가 없고 칩뒷면에 패드만 있군요 

A3255-Q48 ASIC는 해쉬를 연산하는 칩이므로 컨트롤러 역시 필요합니다. 부품용으로 모아놓은 상자를 뒤져보니 전에 만들었던 비트코인 ASIC 채굴기 컨트롤러가 보이네에요 ^^


이번에는 귀차니즘으로 인해 전처럼 PCB를 제작하지 않고 그냥 QFN48 변환기판을 사용하기로하였습니다. 

칩에 다리가 나와있지 않은 QFN48패키지라도 변환기판 패드를 통해 열을 전달할수 있으므로 일반 인두기를 사용한 납땜이 가능하네요. 돋보기로 확대 해보았더니 납땜이 잘 되었네요 ^^ 


메인 IC는 잘 납땜 되었으니 이번엔 회로를 구성해야 하네요 회로도는 그냥 예전에 그려둔것을 것을 참고하기로 하고 변환기판을 사용했기 때문에 예전에 LED, TR등을 납땜하고 잘라낸 리드를 버리지 않고 모아둔것을 사용해 와이어링 하였습니다. 

변환 기판과 이전에 납땜하고 잘라낸 부품의 리드를  버리지 않고 모아놓은것을 활용하여 회로를 구성한 모습입니다. 절연이 필요한 부분은 캡톤 테이프를 활용 하였습니다.

변환기판에 가상화폐 채굴기 모듈을 납땜 구성해 보았습니다. 모듈 형태가 이전에 어레이 형태로 구성했을 경우보다 전원 부분을 따로 구성할수 있고 칩수 변경이 가능한 이유때문에 실험용으로 사용하거나 소량으로 조금씩 늘려갈 경우는 더 효율적인것 같군요.

우선 이번엔 여기까지 진행했네요. 칩갯수를 변경 해서 사용하려면 기존에 컨트롤러에 펌웨어 수정해야 하겠군요 시간 나는대로 펌웨어를 수정해 보아야겠네요 ^^ 

- 206.01.08 달의날에 프미케 -

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빗썸 api를 통해서 얼마간 시세 데이터를 수집한후 trade 코드를 작성해서 시뮬레이션을 해보았습니다. 

헐..... 재구성한 시계열 데이터를 가지고 비트코인 API 자동 거래 시뮬레이션을 돌려보았더니 일관성 있게 털어먹구 있네요. -_-;

새벽에 3시간 넘게 코딩해서 성품이 대쪽같은 프로그램을 만들었군요 .

^^v


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- 2018.01.06 흙의날에 프미케 -

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요즘들어 다시 비트코인이 이슈가 되고 있네요 인터넷 서핑을 하던중에 WCX 거래소 관한 내용을 검색하게 되었네요 WCX 거래소에서 발행하는 소량의 가상화폐 토큰을 무료지급 한다고 하는군요.

이메일만 있으면 간편하게 가입이 가능하고 50개 WCX 토큰을 준다고 해서 검색된 초대링크를 따라가서 간단히 가입을 하고 확인 메일 링크를 클릭하여 확인 했더니 정말 토큰이 50개 생겼군요. 

그리고 자신의 초대링크도 생기네요 보니까 추천된 인원에 따라서 토큰이 추가 지급되는것 같습니다. 일단 조금조금 모아두면 비트코인으로 교환할수 있을거 같아 보이구 또 거래소가 활성화됨에 따라서 가치의 상승을 기대 할수도 있으니 조금씩이라도 지급되는것을 받아두면 좋을것 같습니다. 

가입 URL은 아래와 같습니다. (아래 주소는 저의 리퍼럴 코드가 포함되어있습니다. 아래로 주소를 클릭해서 가입해 주신분들께 완전 감사드립니다. 복받으실 꺼에요~) 

https://ico.wcex.co/?ref=
dqgV0bV


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- 2017.12.15 쇠의날에 프미케 -

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