1. 50일 동안의 학습을 통해 어떤 성과 또는 변화가 있었나요?

가장 큰 변화는 막연한 두려움이 자신감과 성취감으로 바뀌었다는 것이다.

이전에는 기구, 회로, 펌웨어가 각각 어떻게 돌아가는지 모르는 상태에서 그저 작동하는 기계로만 보았다. 하지만 이제는 제품을 볼 때 MCU가 어떤 방식으로 동작할지, 기구적으로 설계는 어떻게 되어 있을지, 통신은 어떻게 구현되어 있을지 합리적인 추론을 하게 되었다.

그리고 솔직히 비전공자로서 임베디드의 진입 장벽은 높았다. C언어의 메모리 구조부터 회로 이론까지, 매일매일이 어려움이었다. 하지만 환급 챌린지라는 강제성 덕분인지 일단 오늘 분량이라도 하자는 마음으로 강의를 수강하고 복습하는 방법을 찾고, 그 과정에서 NotebookLM과 같은 AI 도구를 활용해 모르는 것을 질문하고 정리하는 나만의 학습 루틴이 완성되었다. 이제는 어떤 새로운 기술이 와도 분석하고, 정리하고, 기록하여 배울 수 있다는 확신이 생겼다.

또한 진짜 기초를 다졌습니다. 사용법이 막막해 방구석에 방치해두었던 아두이노 키트를 꺼내보고, 어렴풋이 데이터시트를 보며 센서를 연결할 수 있게 되었다. PCB 설계를 직접해 보고 펌웨어를 올리는 전 과정을 직접 해보았다는 경험 자체가 뭔가 든든한 자산이 된 것 같다.

2.  이 강의를 선택한 이유와, 실제로 얻은 것은 무엇인가요? 

이전에도 환급 챌린지가 있다는 것을 알았지만 챌린지 기간에 강의를 신청한 적은 없다. 50일이라는 기간사이에 어떤 일정이 생길지도 모르고, 주로 '1+1' 이벤트 기간에 패스트캠퍼스의 강의를 수강하는 나는 강의를 하나라도 더 많이 수강하는 것을 선호하기 때문에 챌린지로 수강료를 환급받는다는 것에 대해 특별한 이점을 느끼지 못했다. 

그럼에도 이번에 환급 챌린지를 통해 강의를 수강한 것은 '로봇 & 임베디드 개발을 위한 올인원 프로젝트 with 그라운드'라는 가의 때문이다. 과거에 회사의 프로젝트로 회로를 사용하는 스피커 기기를 개발을 총괄했었는데 당시 우리 팀에서 기획한 것을 기구설계 업체, 회로개발 업체 등을 통해 외주개발했다. 그 과정에서 나는 언젠가 기회가 된다면 각 파트 전체를 위임하는 것보다 내가 각 개발 파트별로 깊이있게 참여해 보고 싶다는 생각을 했었다.

그런 와중에 우연히 패스트캠퍼스에 '로봇 & 임베디드 개발을 위한 올인원 프로젝트 with 그라운드' 강의가 개설되었다는 것을 알았다. 기대했던 임베디드 회로 개발뿐만 아니라, 안드로이드와, 기구설계, 펌웨어 및 최종적으로 로봇 개발까지 해볼수 있다는 것을 커리큘럼을 통해 확인한 후에는 꼭 한번 시간을 내어 이 강의를 수강해보고 싶다는 생각을 했다. 하지만 아쉽게도 나의 최근 주요업무와는 관련성이 많이 떨어졌고, 그로 인해 강의를 수강하기 위해 시간을 내는 것은 쉽지 않았다.

'로봇 & 임베디드 개발을 위한 올인원 프로젝트 with 그라운드' 강의는 현재 나의 업무와 관련성이 없고, 그에 따라 (관심은 있지만) 긴급한 일이 아니기 때문에 학습할 가능성이 낮았다. 그래서 관심 강의로 등록은 해두었지만 수강신청은 하지 않았는데 마침 50일 챌린지가 진행된 것이다. 그때 문득 생각해보니... 기존에 '1+1' 이벤트로 수강하는 이점을 포기하고 환급챌린지를 진행하는 것이기 때문에, 이 경우 환급을 받아야 한다는 긴급함이 상당히 높을 것이고 일주일에 한번씩 미션을 진행하기 때문에 보다 집중력있게 강의를 수강할 수 있겠다는 생각이 들었다. 거기에 환급을 받는다면 이후에 환급받은 금액으로 '1+1' 이벤트의 강의를 추가로 신청할 수 있다면 무엇보다도 이점이 많다고 판단이 들었다.

그래서 환급 챌린지를 '로봇 & 임베디드 개발을 위한 올인원 프로젝트 with 그라운드' 강의로 신청했다.

결과적으로 이보다 더 완벽한 선택은 없었다. 

첫번째로 50일간의 챌린지를 매일 빠짐없이 해냈고, 50일간의 챌린지를 마친 이후에도 기존에 수강신청만 하고 미뤄두었던 다른 강의들을 이어서 수강하는 습관을 유지할 수 있었다. 특히 챌린지 중에 매일 작성하던 학습일지를 쓰기 위해서 이해가 안가는 부분을 어떻게든 이해하고 학습일지를 적어보려고 노력했고, 그 과정에서 학습노트를 정리하는 습관을 기를 수 있었다. 지금 학습하는 다른 강의에서도 학습노트를 정리하는 습관이 큰 도움이 되고 있다.

두번째로 챌린지를 통한 성취감과 함께 비전공자로서 학습하기가 쉽지 않았을 임베디드의 기초를 익힐 수 있었다. C언어도 학습하고, 회로이론을 실습을 통해 학습하고,회로설계로 해보고, PCB 설계도 해보고, 펌웨어 개발도 실습을 통해 학습하고, 특히나 사용법이 막막해서 집에 쳐박아두었던 아두이노를 사용하는 방법을 알 수 있었다.

세번째는 AI에 대한 것이다. 사실 강의를 들으면서 초반에 챌린지가 문제가 아니라 강의 내용이 너무 어려워서 포기해야 하나 하는 생각이 들기도 했다. 이해도 못하는 것을 억지로 따라간다고 시간만 버리는 것이 아닌가 하는 생각이 들었기 때문이다. 하지만 강사님께서 제공해 주신 노트북LM과 개인적으로 구독하고 있던 AI 서비스들을 활용해서 무사히 강의를 이해하며 진도를 나갈 수 있었다. 무엇보다도 실무적인 팁들이 구석구석 녹아있는 실습예제들이 있어서 예제들을 분석해가는 과정에서 임베디드를 강의에서 설명한 것 이상으로 깊이 있게 배워갈 수 있었다.

이 모든 것들이 성취감과 함께 배움을 이어갈 수 있는 원동력이 되었다.

3. 강의의 가장 큰 장점은 무엇인가요? 

따로 국밥이 아닌 올인원 커리큘럼이다. 보통의 강의는 회로 따로, 코딩 따로, 기구 따로 강의를 하기 때문에 실제 실무적으로 통합적인 결과물을 예상하고 구현하기가 쉽지 않다. 하지만 이 강의는 하나의 로봇을 만들기 위해 모든 것들이 어떻게 유기적으로 연결되는지를 실습해 볼 수 있다. 기획자 베이스인 나에게는 이런 통합적인 접근 방식이 가장 마음에 들었다.

그리고 무엇보다도 실무자의 노트를 훔쳐보는 듯한 수준 높은 예제들이었다. 단순히 이론만 나열하는 것이 아니라 예제 곳곳에 실무 팁들이 숨어 있다. 책에서는 절대 배울 수 없는, 수많은 시행착오 끝에 얻어진 노하우를 전수받는 느낌이었다.

거기에 그 결과물인 로봇과 작은(?) 포트폴리오까지 얻을 수 있다.

4. 강의를 추천해주고 싶은 사람은 누구인가요?

 나처럼 하드웨어 제품을 기획하거나 관리하는 PM이나 기획자들에게 이 강의를 추천하고 싶다. 실무에서 외주 개발사와 소통하다 보면 기술적으로 어렵다는 답변을 들을 때 막막함을 느끼기 쉬운데 이 강의를 통해 전체적인 프로세스를 이해하게 되면 그들의 언어를 이해하고 합리적인 대안을 제시할 수 있는 시야를 갖게 될 것 같다. 또한 소프트웨어만 다루던 개발자에게도 추천한다. 물리적인 세상에서 움직이는 코드를 만들어보고 내 손으로 직접 만든 회로가 작동하는 것을 보는 경험은 개발자로서의 시야를 확실하게 넓혀줄 것이다. 

5. 다음으로 듣고 싶은 강의는 무엇인가요? 

50일간 Atmega328p라는 MCU를 깊이 있게 이해할 수 있었고 임베디드에 대한 관심이 보다 깊어졌다. 임베디드 분야에서 점점 뜨거워지는 분야는 피지컬 AI나 로보틱스 분야가 아닐까 생각한다. 로보틱스 분야도 임베디드 인지 명확하지 않지만 강사님의 임베디드 정의에서는 피지컬 AI나 로보틱스 분야도 임베디드에 속하는 것 같다. 관련 내용들도 배우고 싶다.

ROS2와 SLAM에 대한 강의들이 많이 개설된 것을 확인했다. ros2는 로봇을 제어하는 프레임워크이고 SLAM은 로봇이 스스로 공간을 인식하고 길을 찾아가는 기술이라고 하는데 현재 배운 임베디드 지식을 확장하고 응용해볼 수 있는 분야인 것 같다.

지금까지는 펌웨어 레벨에서 하드웨어를 직접 제어했다면 ROS2(Robot Operating System 2)는 미들웨어를 통해 로봇을 체계적으로 제어하는 방법이고 로봇 소프트웨어를 개발하기 위한 표준 프레임워크라고 한다. 이를 통해 보다 더 큰 규모의 로봇 시스템을 구축하는 엔지니어링 역량을 키우고 싶다.

그리고 단순히 움직이는 로봇이 아니라 똑똑한 로봇을 만들기 위해 필수적인 기술이 바로 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이라고 한다. SLAM은 로봇이 미지의 공간에서 스스로 위치를 인식하고 지도를 그려내는 기술이다. SLAM이라는 상위 알고리즘을 적용할 수 있다면 단순한 RC카 수준을 넘어 스스로 길을 찾아가는 자율주행 로봇을 구현할 수 있을 것 같다는 기대가 된다. 특히 SlamSlam 강사님의 강의가 최근 오픈되어 관심을 가지고 보고 있다. 얼마전 패캠에서 수강신청할 수 있었던 맛보기 강의로 SlamSlam 강사님의 강의를 신청해 두었기 때문에 맛보기 강의를 바탕으로 고민해봐야 할 것 같다.

밸런싱 로봇이 혼자 서 있는 것을 넘어, 공간을 인식하고 스스로 길을 찾아가게 만들고 싶다. 라즈베리 파이 같은 리눅스 보드와 연동하여 Lidar 센서 데이터를 처리하고, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘을 적용하는 상위 레벨의 로보틱스 강의를 듣고 싶다.

6. 앞으로의 계획은 무엇인가요?

50일간의 챌린지는 끝났지만, 아직 강의 70% 정도 수강했고 그마저도 실제 임베디드 로봇으로 구현하고 완성하려면 전체 강의 중 절반 정도는 복습하고 실습을 진행해야 한다. 로봇을 조립하고 지금까지 구현한 기능들을 통합하고 고도화하는 과정이 남았다. 어제 1월 15일자로 남은 분량의 강의가 모두 오픈되었다. 앞으로 나만의 추가적인 50일간의 챌린지를 진행하면서 밸런싱 로봇을 완성하고, 임베디드 엔지니어(?)가 되고 싶다.

그리고 이 강의에서 구현하는 밸런싱 로봇은 완성되겠지만 현재 구현하는 로봇은 수동 조작을 할 수 있는 기능만 구현되어 있고, 로봇이 주행하기 위한 기반인 균형잡는 기능만 구현되어 있다. 로봇이 스스로 주행하고 장애물을 피하는 자율주행 기능이 구현되어 있지 않다. 이를 구현하기 위한 심화 이론과 실습들을 진행해 보고 싶다. 그를 통해서 나만의 색깔을 가진 밸런싱 로봇으로 업그레이드할 예정이다.

또한 기회가 된다면 모터 부분에 대해서도 더 깊이 있게 배우고 싶다. 이번 강의에서 구현하는 밸런싱 로봇을 영상을 통해 보았을 때 예상보다도 모터 소음이 큰 것을 느낄 수 있었다. 모터의 원리, 제어 방법, 효율적인 구동 방법을 익힌다면 소음을 줄이고 효율을 높일 수 있지 않을까 하는 기대가 있기 때문이다.

이번에 챌린지를 하면서 완벽하지 않아도 괜찮다는 생각을 많이 했다. 멈추지 않고 매일 조금씩 나아갔고 50일간의 노력이 나도 모르게 스스로에게 발전을 만들어 줬다는 것을 크게 느꼈다. 앞으로도 그렇게 나아갈 것이다.

이 강의를 만들어주신 패스트캠퍼스와 강사님께 감사인사를 드리고 싶다.

실습 회로 구현

학습노트 작성 - DRC 오류 확인

학습노트 작성 - DRC 오류해결

tinkercad를 활용한 시물레이션 실습

강의에서 생략되었지만 이해하지 못했던 내용을 LLM을 활용해 무수히 물어보며 완성해간 노트

실습 부품들을 정리하고 관련 부품과 내 부품을 비교해 보며 얕게 알게 된 센서와 회로 제품들

그동안 방치했던 회로들을 강의를 통해 오랜만에 꺼내보고 학습에 활용하고 있다. - 1

그동안 방치했던 회로들을 강의를 통해 오랜만에 꺼내보고 학습에 활용하고 있다. - 2

그동안 방치했던 회로들을 강의를 통해 오랜만에 꺼내보고 학습에 활용하고 있다. - 3