Arduino PCB Design Course

  이 가이드는 퀄컴의 QRB2210 프로세서와 STM32 마이크로컨트롤러가 결합된 하이브리드 싱글보드 컴퓨터인 Arduino UNO Q의 사용법을 상세히 다룹니다.  사용자는 데비안 리눅스 환경과 아두이노 생태계가 공존하는 듀얼 브레인 아키텍처를 활용하여 고성능 엣지 AI 및 실시간 제어 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 본문은 Arduino App Lab을 통한 시각적인 프로그래밍 방식부터 전문가를 위한 CLI 및 SSH 연결 방식까지 폭넓은 개발 환경을 소개합니다.  또한 하드웨어 제어, 통신 라이브러리 활용, Bricks라 불리는 소프트웨어 패키지 사용법 등 실무적인 예제들을 풍부하게 제공합니다. 마지막으로 패키지 관리 및 전원 제어와 같은 리눅스 기초 지식을 포함하여 초보자도 기기를 안전하게 운영할 수 있도록 돕습니다.   아두이노 UNO Q 빠르게 시작하기 가이드는 하드웨어 메이커들이 차세대 임베디드 시스템에 입문하기 위한 포괄적인 입문서 역할을 합니다.     아두이노 UNO Q 빠르게 시작하기 가이드 서문   라즈베리파이 전문가를 반하게 한 매혹적인 하이브리드 싱글보드 컴퓨터(SBC)를 소개하게 되어 기쁩니다.   2025년 가을로 막 접어들 때 Qualcomm이 Arduino를 인수한다는 발표가 있었고, 동시에 이름만으로도 오픈소스 하드웨어 메이커 진영에 익숙한 아두이노 UNO Q라는 제품을 공개했습니다.   UNO Q 하이브리드 싱글보드 컴퓨터(SBC)는 차세대 혁신을 위한 완벽한 듀얼 브레인 플랫폼입니다. 리눅스 데비안 호환 퀄컴 드래곤윙 QRB2210 마이크로프로세서(MPU)와 실시간 STM32U585 마이크로컨트롤러(MCU)를 영리하게 결합했습니다.   익숙한 아두이노 환경에서 외부 세계와 연결하는 마이크로컨트롤러 프로그램을 개발하고, 데비안 리눅스 운영체제에서 돌아가는 독립 컴퓨터 프로그래밍이 가능한 보드는 어쩌면 Physical AI와 Edge AI...

  달리기, 그림, 음악 연주, 어떤 분야에서도 잘하고 싶다면 다음 세 가지만 하시만 됩니다. 1. 좋아하기, 즐겁게 하세요. 2. 많이하기, 많은 시간을 들일 준비를 하세요. 3. 훌륭한 스승을 두세요. 스승을 넘어서게 될겁니다.   소프트웨어 뿐만 아니라 하드웨어 분야에서도 전문가가 되기 위해 반드시 배워야 할 과정을 책이 아니라 실제 기술에 기반하여 작성하였습니다.  구성항목은  1. Arduino 필수 학습 2. 아두이노 IDE 2(통합개발환경) 3. 코딩과 프로그래밍 필수 학습 10가지 4. 전자 부품 사용법 5. 전자 제품 제작 10단계 6. KiCad PCB 제작 단계 참고하세요. Arduino 필수 학습 □ 0. 기본 개념 이해 □ 1. 개발 환경 IDE 설정 □ 2. 기본 프로그래밍 □ 3. GPIO 핀 이해와 사용 □ 4. 기본 회로 구성 □ 5. 센서와 액추에이터 사용 □ 6. 직렬 통신 이해 □ 7. 라이브러리 사용 □...

  고가의 GPU나 SBC 없이도 마이크로컨트롤러(MCU)급 하드웨어에서 실시간 영상 인식을 구현할 수 있을까. 이 질문을 출발점으로 한 ‘ESP32-S3 + YOLO Nano 기반 객체·얼굴 인식 웨비나’가 2월 19일 온라인으로 진행된다. ESP32-S3는 Wi-Fi·BLE를 기본 탑재한 SoC로, 벡터( vector ) 명령어 지원을 통해 신경망 연산과 신호처리 워크로드를 가속할 수 있다는 점이 특징이다. Espressif는 이러한 가속을 ESP-DSP·ESP-NN 같은 라이브러리와, 딥러닝 모델을 올릴 수 있는 ESP-DL 프레임워크로 지원한다. 이번 웨비나는 이 하드웨어 특성을 바탕으로, 초경량 객체 탐지 모델인 YOLO Nano급 모델을 MCU 환경에 맞게 경량화해 보드 단에서 객체·얼굴 인식을 동작시키는 흐름을 다룬다. ‘영상 인식=GPU’라는 전제를 깨고, 저전력·저비용 Edge 비전의 구현 가능 구간을 실습 중심으로 보여주겠다는 취지다. 가장 적은 비용으로 구현하는 Edge AI 객체 탐지 및 영상 분석 웨비나 비싼 GPU, 고전력 SBC 없이도 엣지(Edge) 단에서 실시간 영상 분석이 가능할까요? 이번 웨비나는 임베디드 개발자와 AI 엔지니어를 위해 ESP32-S3 기반 ESP32-CAM과 YOLO Nano를 활용한 Edge AI 영상 인식 구현 방법을 다룹니다. MCU 환경에서도 동작 가능한 초경량 객체 탐지 모델과 실제 보드에서 바로 확인할 수 있는 객체·얼굴 인식 데모를 통해, 아이디어를 곧바로 시제품과 서비스로 연결하는 실전 전략을 공유합니다. 가장 적은 비용으로 구현하는 Edge AI 객체 탐지 및 영상 분석 웨비나 참가 신청 링크 🎁 참가자 혜택 ✔️ ESP32 개발 환경 및 IoT 통신 입문 강의 제공 ✔️ 웨비나 발표 자료 PDF 제공 ✔️ ESP32 빠르게 시작하기 가이드 e-Book  – Arduino IDE / ESP-IDF / VS Code 기반 실습 가이드 👀 이런 분들께 추천합니다 ✔...