저는 공학 학위를 받은 후 공학 강사로 일했습니다. 하지만 사실 강의는 제 적성에 맞지 않았습니다. 저는 항상 제가 가르치는 과목의 프로젝트 과제를 성공적으로 수행하는 데 가장 큰 관심을 두었습니다. 모든 공학 학위 과정은 캡스톤 프로젝트 또는 졸업 설계 프로젝트로 마무리됩니다. 이 프로젝트는 학생들이 수업에서 배운 구체적인 지식과 추상적인 개념을 통합하고 발전시키는 시기입니다. 콜브의 경험 학습 이론에 따르면, 이러한 프로젝트를 통해 학생들은 이전 경험을 새로운 상황에 적용하고, 그 적용 효과를 배우고, 필요한 변경 사항을 파악하는 능동적인 실험에 참여할 수 있습니다. 바로 이러한 과정이 다른 무엇보다도 엔지니어의 직관력을 키우고 졸업 후 직장에서 성공할 수 있도록 준비시켜 줍니다. 하지만 학생들이 장비의 한계가 아닌 자신의 지식의 한계를 발견하도록 프로젝트를 어떻게 구성할 수 있을까요? 처음에는 전자 부품, 개발 키트, 케이블, 베어링, 바퀴 등 학생들이 제가 제시한 프로젝트를 완성하는 데 필요할 만한 모든 것을 팔레트 가득 주문했습니다(그림 1). 저는 그들이 제 해결책에 편향되지 않고 자신만의 해결책을 구축할 수 있도록 하려고 노력했습니다.
Liquid Instruments에 입사하기 전까지 해결하지 못했던 문제 중 하나는 솔루션 개발, 테스트 및 검증에 대한 제약을 없애는 것이었습니다. 바로 테스트 및 측정 장비였죠! 물론 학생들은 장비에 접근할 수 있었지만요. 오실로스코프 Waveform Generators그리고 때때로 그들은 아두이노 보드로 그럭저럭 쓸만한 PID 컨트롤러 같은 것들을 만들 수 있었죠. 달리 뭐가 있겠어, 라고 생각했어요. 그러다가 등장하게 되었습니다. Moku:Go. 이 차세대 디바이스는 FPGA 기반 소프트웨어 정의 계측기 이상의 기능을 제공하여 최대의 성능 유연성을 제공합니다. 이는 가격이 매우 저렴하며, 직업이 무엇이든 학생들이 작업에 적합한 도구에 접근할 수 있음을 의미합니다. 다음은 전 세계 학생들이 진정한 적극적 실험을 위해 Moku:Go를 어떻게 사용하고 있는지에 대한 몇 가지 영감입니다.
그림 1: 프로젝트를 시작하기 전에 학생들은 가능한 한 넓은 솔루션 공간을 제공하기 위해 수백 개의 Arduino, 센서, 기계 및 전기 구성 요소에 액세스할 수 있었습니다.
- 사용법 - 데이터 로거 와 더불어 임의 파형 발생기 학생들은 실제 자극을 기록한 다음 이를 자신의 디자인에 반복해서 재생할 수 있습니다. (하나 또는 둘 다 시뮬레이션하는 대신) 실제 신호로 실제 설계를 검증함으로써 학생들은 현실 세계가 지저분하다는 것을 배우지만 그 지저분함을 극복하는 방법도 배웁니다.
- 간단한 건물 LiDAR 초음파 프로세스 제어 및 측정을 위한 범위 지정 시스템. 그들은 스스로를 봅니다. 다중 경로 효과는 실제적이고 널리 퍼져 있으며 다루기가 어려울 수 있습니다.
- Blob 추적과 같은 임베디드 컴퓨터 비전은 깔끔하지만 Moku:Go를 사용하면 PID 컨트롤러 그것을 통합하기 위해 피드백 제어 시스템, 처리 지연 시간과 탐지 확률을 훨씬 더 심층적으로 이해하기 시작합니다. 그렇지 않으면 시스템이 안정성을 잃고 방을 가로질러 공을 던집니다.
- MATLAB과 Simulink는 놀라울 정도로 강력하며 공학 교육에서 당연히 핵심적인 위치를 차지하고 있지만 Moku:Go와 Moku 클라우드 컴파일(MCC) Simulink의 DSP 알고리즘을 실제 세계로 가져올 수 있습니다. 예를 들어 적응형 소음 제거(ANC)는 강의 슬라이드에 적합하고 시뮬레이션에도 훌륭하지만 실제로는 들어야 믿을 수 있다.