Flutter 새버전(V1.5)이 나왔는데

2019 구글 IO에서 플러터(Flutter) 새버전이 발표 되었다. 새버전 발표는 늘 있는 일이지만 이번 버전은 그동안 모바일플랫폼(iOS, Android)에서 벗어나 웹과 임베디드까지 지원하겠다고 발표 하면서 좀 더 관심을 가져야겠다고 생각하게 되었다.

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개인적으로 개발자의 입장에서 멀티 플렛폼에 대한 환상은 꽤 오래되었지만 그게 현업에서 쓸만하다고 느낀건 ReactNative(이하 RN)가 처음 이었다. 웹 서비스는 React 로 모바일은 ReactNative로 개발해서 iOS와 Android를 한번에 빌드해서 릴리즈 할 수 있었다. 하지만 개발은 꽤나 힘들었다. 개발자 리소스가 부족한 작은 회사에서 멀티 플렛폼을 지원하는 도구에 대한 관심은 어쩔 수 없는 현실이다. 그 차원에서 계속 관심을 가지고 보고 있었는데 마침 오늘 새버전 릴리즈가 있어서 읽으며 아래에 정리 해봤다.

원문링크

https://developers.googleblog.com/2019/05/Flutter-io19.html

 

아마도 다음에 통합 프로젝트를 기획해야 하는 일이 생긴다면 플러터로 하지 않을까 싶은데 가장 큰 이유는 잘 정리된 문서와 Android Studio에 통합된 디버깅 시스템 때문이라고 말하고 싶다.

2019-05-08 박병일

 

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인텔 뉴럴 컴퓨트 스틱 구입 및 삽질기

페북에서 인텔 뉴럴 컴퓨트 스틱을 보고 무작정 구입을 했다.  가격은 119,000원 DHL을 통해서 배송해 주는데 주문한지 3일만에 도착 했다. 배송비는 공짜다!!

 

구입링크 – https://kr.mouser.com/ProductDetail/intel/ncsm2485dk/?qs=byeeYqUIh0OB4GXNqgW8aw%3D%3D&countrycode=KR&currencycode=KRW

 

구입의 목적은 라즈베리파이에서 머신러닝 기반의 Object Detection 을 하고 싶었기 때문이다. 근데 그게 가능 하다는 생각을 한 계기는 아래 링크에서 그게 가능 하다고 봤기 때문이다.

https://raspberrypi4u.blogspot.com/2019/04/raspberry-pi-openvino-intel-movidius.html?fbclid=IwAR193UYVmTEq9HhBFbhJ5zxeQvMZln_DPQVpZslLEXEMFoZWui-pNoPFB40

 

장비를 받아서 위의 튜토리얼을 따라 해봤다. 튜토리얼을 실행 하기 위해서는 인텔의 OpenVino라는 툴킷이 필요한데 아래 링크에서 툴킷을 OS별로 다운로드 해서 설치 할 수 있다. 일단 튜토리얼은 잘 작동 했다.

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html

어! 이거 괞찮은데? 하고 다음 단계가 가능할지 테스트를 계속 했다.

 

사실… 이 작업의 목적은 Go 언어를 이용해서 이 작업이 가능할지를 알아보고 싶었기 때문이다. 그리고 최근 본 어떤 프로젝트에서 Go언어 기반의 OpenCV를 프로젝트를 보고 잘 결합하면 쓸만한 솔루션이 나오겠다고 생각한것도 이유이다.

Go언어와 OpenCV를 결합한 프로젝트인 gocv 프로젝트는 아래 링크 참조

https://gocv.io

https://github.com/hybridgroup/gocv/tree/master/openvino

 

게다가 이 프로젝트의 세부에는 OpenVino를 지원하는 코드도 있었기 때문에 모든 문제가 일시에 해결 될것 처럼 보였다.

https://www.pyimagesearch.com/2019/04/08/openvino-opencv-and-movidius-ncs-on-the-raspberry-pi

 

삽질은 약 일주일간 계속 되었고 Go 언어와 연결하는 것은 실패했다. 위의 링크에서 Python으로 해본 튜토리얼은 내가 따라 해도 잘 되었기 때문에 OpenVino & 뉴럴컴퓨트 스틱이 라즈베리 파이에서 연결이 좋지 않은것은 아니다. 순전히 gocv 에서 지원하는 OpenVino 소스가 오류이거나 버전이 맞지 않아서 생긴 문제라고 추측하고 있다.

혹시 해결하신분이 계시면 도움주세요 ^^;

 

사실 삽질을 좀 더 하고 싶은 생각은 많지만 너무 많은 시간을 잡아 먹고 있어서 여기까지 하고 뉴럴 컴퓨터 스틱은 포기를 할 참이다. 목적을 달성하는 방법은 많고 꼭 한가지 방법을 고집해야 할 이유도 없기 때문이다.

 

인텔 뉴럴 컴퓨트 스틱은 기 학습된 모델 데이터를 기반으로 GPU가 없는 IoT 장비 혹은 낮은 컴퓨팅 환경에서 추론(nference) 하는 과정에 성능을 높이는 목적으로 사용하면 전체적으로 장비의 비용을 낮추는 효과를 발휘 할 수 있다고 한다.

2019-05-05 어린이날

박병일