1. AWS DeepLens
AWS Partner 사에 일하고 있다 보니, 다른 팀에서 운영하는 AWS DeepLens 를 접할 기회가 있었습니다. DeepLense 는 카메라로 입력받은 동영상을 분석하여, Machine Learning 을 통하여 사물이나 안면 인식 등을 실현할 수 있는 장비 입니다.
일전에는 Amazon 에서 구입 가능 했으나, 현재는 구입이 불가능한 상황 이군요.
* AWS DeepLens - Deep learning enabled video camera for developers
수치적인 스펙은 다음과 같습니다.
아래 사진처럼 삼각대에 올려놓고 설치하는 방법이 괜찮은 듯 합니다.
2. Unboxing
새거는 아니지만, 제품을 받고 언박싱 해 봅니다.
2017년도면 지금으로부터 이미 5년전이군요. 20W 정도 사용한다 합니다.
AWS DeepLens 는 Deep Learning 위한 비디오 카메라 되겠습니다.
AWS 서비스용 제품 입니다.
박스 안에는 본체와 어뎁터, 그리고 간단한 설명서 한 장이 들어 있습니다.
설명서의 앞면.
설명서의 뒷면. 제품 등록 과정을 거치면 WiFi 로 데이터 통신이 된다고 합니다.
짜잔~ 본체.
3. Disassembly
하드웨어 덕후로서, 분해를 안해 볼 수 없습니낳다. 밑바닥 미끄럼 방지 고무 패드를 살짝 벗겨 보면 나사가 보입니다. 풀어 줍니다.
두 개의 나사를 풀어 주면, 옆 뚜껑이 열릴 수 있습니다. 상처나지 않도록 프라스틱 헤라로 틈을 공략하여 뚜껑을 들어 줍니다.
힌지 부분만 잘 공략하면 어렵지 않게 열립니다.
메인보드가 살짝 보이네요. 열이 많은지, 히트싱크가 꽤나 큽니다. 2017년에 video streaming 용 카메라를 이 크기로 제작하려면, 여러 부품을 때려 박아 넣었을 껍니다.
히트싱크의 볼트들을 잘 살펴보고, 제거할 나사를 채크해 봅니다.
방열판을 제거하긴 전, front panel 연결선을 조심해야 합니다.
나사 6개로 히트싱크 분해 완료.
메인보드 등장.
반대편 옆면도 분해해 보면, CPU 위치에 큰 방열판이 있습니다.
메인보드를 들어내지 않은 한, CPU 방열판 분해는 불가능 할 듯 합니다.
4. Camera Module
비디오 카메라 모듈은 본체와 USB 로 연결되어 있습니다. 엄청 꽉 끼어 있으므로, 힌지 부분이 부러지지 않도록 조심하면서, 강한 힘으로 벌리면서 빼야 합니다.
하루에 다 못 하고, 다음날 성공. 정말 타이트하게 결합되어 있습니다.
USB 연결 특성상, 흔들리거나 느슨해 지는 것을 방지하기 위한 조치도 되어 있어, 더 빼기 힘들었습니다.
카메라 제조사가 궁금하며, PC 에서 활용 가능할까 하여 laptop 에 연결해 봅니다.
Windows 10 관리자에서는 "알 수 없는 장치" 로 인식 됩니다.
자세하게 확인해 보면, USB Device 29FE 는 등록 자체가 안되어 있는 듯 합니다.
즉, 제조한 회사나 제조된 chip 자체가 Windows 에서 사용할 수 있게끔 등록 자체가 안되어 있을 가능성이 있습니다.
뭔지 모르겠지만, 기록을 위해 ID Hash 값도 남겨 놓습니다.
장치 이름으로는, USBDO-6 이라는 이름이 반환되는 듯 하네요.
아무 정보도 나오지 않습니다.
아래 사이트에서 검색한 결과, Geo Semiconductor 라는 회사가 생산하는 품목인 듯 합니다. USB 카메라를 포함한 비디오 장비의 코덱 칩을 생산하는 회사 같군요. 구글링을 이용해도 AWS 와의 커넥션은 파악하기 어려웠습니다.
* The USB ID Repository
5. Font Panel / WiFi Antenna
Front Panel 연결을 제거합니다.
WiFi 안테나가 두 군데에 있습니다. Deep_CAM_AUX[H/F] 와 1415-06DX000 문자열이 보입니다. 제조사는 LACON 이라는 회사인 듯.
나머지 다른 안테나.
본체와 WiFi 안테나와 연결을 조심해서 제거 합니다. 그리고 본체를 들어올려서 분리 합니다.
6. Mainboard
메인보드 부품들 사진 입니다.
케이스 안에 있었을 때, 접근하지 못 했던 CPU heatsink 입니다.
나사만 풀어주면 쉽게 분리 가능.
두둥!!! 사용된 CPU 는 INTEL ATOM 의 E3930 이었습니다. 14nm 공정에 2M L2 Cache 메모리와 구동속도 1.80 GHz 의 성능을 가집니다. 소비 전력은 6.5W 정도.
삼성 메모리가 사용되었군요.
SKhynix 의 NAND Flash / e-mmc 메모리도 있습니다.
다른 부품들 사진.
기록을 위해 여러 전자 부품들 사진도 올려 봅니다.
WiFi 모듈은 Marvell 사 부품이 사용되었습니다. 부품명은 W8997-M1216.
WiFi 모듈 밑 부분의 부품들 입니다.
손으로 터치되는 front panel 근처의 부품이 조금 산화 되었군요. 100% 이소프로폴 알콜로 세척해 줬습니다.
조립은 분해의 역순. 다음 글에서는 실제 사용 사례를 살펴 보도록 하겠습니다.
와우 이주하시고 첨 와보네요. 여전히 희안한 것을 하고 계시네요. ^^ 기왕이면 유튜브로 옮겨주세요~~
답글삭제즐거움을 소소하게 찾아가는 생활을 하려 하고 있습니다. 유튜브는 쑥스러워서... :-)
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