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스마트미러 : 라즈베리파이·VISION·LLM까지 한 번에

이 강의는 **스마트미러 ** 제작에 필요한 핵심 기술을, “사전미션 형태”로 빠르게 완주하도록 설계된 실전형 사전교육입니다. 단순한 기능 설명이 아니라, 현장에서 바로 통합 데모(PoC)를 만들 수 있는 수준을 목표로 합니다. 강의에서는 다음 4가지를 필수로 완성합니다. LLM API 기반 대화 응답 모듈 역할 분리(system/user), 대화 히스토리 유지, 재시도/타임아웃, 로그 처리까지 포함해 스마트미러에 맞는 짧고 카드형 요약 응답을 만드는 패턴을 익힙니다. MediaPipe FaceMesh로 얼굴 인식 + 필터 적용 얼굴 랜드마크 좌표를 추출하고 선글라스/마스크/스티커 등 시각 필터 1개를 실시간으로 추종시키는 PoC를 구현합니다. Raspberry Pi ↔ Arduino 시리얼 통신(파이썬) Arduino 센서값을 시리얼로 전송하고 Raspberry Pi에서 Python(pyserial)로 수신·파싱·오류처리까지 수행하여 “센서 → Pi → (UI/저장)” 흐름의 시스템 척추를 먼저 완성합니다. 스마트미러 프레임/하드웨어 3D 모델링 디스플레이, Pi, 전원부, 케이블/발열까지 고려해 조립 가능한 형태의 프레임(전면/후면, 브라켓/나사홀 등)을 STEP/STL 산출물로 완성합니다. 추가로 선택 섹션에서는 팀 역량에 따라 확장할 수 있도록, Pi에서 날씨 데이터 입력, Firebase/Supabase DB 연동, 반응형 웹 UI(모바일/데스크톱), AWS 배포 기초 까지 단계별로 연결합니다. 결과적으로 수강생은 강의가 끝나면 “개별 기술 조각”이 아니라, 메이커톤에서 바로 시연 가능한 통합형 포트폴리오(AI 응답 + 얼굴 인식 + 센서 통신 + 하드웨어 설계)를 갖추게 됩니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

  • 조성호
실습 중심
실습 중심
AI 코딩
AI 코딩

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • “통합 PoC 구현력”

  • LLM API 실전 템플릿(재사용 가능한 골격)

  • MediaPipe FaceMesh 기반 “인식 UX PoC”

  • Raspberry Pi ↔ Arduino 시리얼 통신(파이썬) 역량

  • 조립 가능한 수준의 스마트미러 하드웨어 설계 산출물

이 강의는 스마트미러 메이커톤/AIoT 메이커톤에서 가장 많이 요구되는 핵심 역량을 “사전미션 형태”로 완주하도록 설계된 실전형 사전교육입니다. 단편적인 기술 나열이 아니라, 실제 시연 가능한 통합 PoC(Proof of Concept)를 목표로 구성했습니다.

수강생은 강의를 통해 아래 필수 4개 결과물을 완성합니다.

  1. LLM API 기반 대화 응답 모듈

  • LLM API를 단순 호출하는 수준을 넘어, 역할 분리(system/user), 대화 히스토리 유지, 재시도/타임아웃, 로깅까지 갖춘 “실전 템플릿”을 만듭니다.

  • 스마트미러에 맞게 짧고 카드형 요약 응답(한눈에 보는 형태)로 출력하는 응답 포맷도 함께 정리합니다.

  1. MediaPipe FaceMesh 얼굴 랜드마크 + 필터 PoC

  • FaceMesh 랜드마크 좌표를 추출하고, 선글라스/마스크/스티커 등 필터 1개를 실시간으로 얼굴에 추종시키는 컴퓨터비전 데모를 구현합니다.

  • 향후 “사용자 인식 기반 UI/상호작용”으로 확장 가능한 기반을 확보합니다.

  1. Raspberry Pi ↔ Arduino 시리얼 통신(파이썬)으로 센서값 전달

  • Arduino가 읽은 센서값을 시리얼(UART)로 전송하고, Raspberry Pi에서 Python(pyserial)로 수신·파싱·예외처리까지 수행합니다.

  • 메이커톤에서 가장 자주 막히는 구간인 통신/권한/데이터 깨짐/타임아웃 문제를 사전에 해결하도록 구성했습니다.


추가로 선택 파트에서는 팀 역량과 목표에 맞춰 다음을 확장할 수 있습니다.

  • Raspberry Pi에서 날씨 데이터 입력(도시 변경/갱신 포함)

  • Firebase 또는 Supabase DB 연동(값 저장/조회)

  • 반응형 웹 UI(모바일/데스크톱)

  • AWS 배포 기초

강의가 끝나면, 수강생은 “각 기술을 조금씩 아는 상태”가 아니라 메이커톤에서 바로 시연 가능한 통합 데모 + 제출용 문서/증빙(로그·영상·README)까지 갖춘 상태로 출발하게 됩니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 메이커톤/해커톤 참가 예정자

  • 라즈베리파이·아두이노로 결과물을 만들고 싶은 개발자/학생

  • 생성형 AI(LLM) 기반 기능을 실제 제품/프로젝트에 붙여보고 싶은 분

  • 컴퓨터비전(얼굴 인식) PoC가 필요한 분

  • 하드웨어 설계까지 포함한 포트폴리오가 필요한 분

  • 팀 프로젝트 리더/교육자(강사/조교)

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초 프로그래밍

안녕하세요
입니다.

커리큘럼

전체

5개 ∙ (2시간 10분)

      강의 게시일: 
      마지막 업데이트일: 

      수강평

      아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
      모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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