구글 인공지능 모듈 코랄 구매 방법

[Google]

*단일 자재(상품코드 기준)  300만원 이상 대량구매시 고객센터로 문의 바랍니다. 1899-0947

사이즈(mm)	원산지	내용량	출하예정일	상품코드	판매가 (VAT별도)	수량
48×40×5	다국적	1EA	5일이상 반품불가	K47936758	.239990 239,990 원			-

5만원(VAT 별도) 이상 구매시 기본 배송비 무료(착불상품 및 도서산간비 등 제외)

• 카테고리 인기상품

상품문의

고객님들이 자주 궁금해하신 질문

배송/반품/교환/환불 안내

1. 배송 안내

1) 출하일 안내

당일출하

평일 오후 5시까지 결제완료 시 당일 발송됩니다.

익일출하

평일 오후 5시까지 결제완료 시 익일에 발송됩니다.

3일출하

결제완료일로부터 3일 이내에 출하합니다.

5일출하

결제완료일로부터 5일 이내에 출하합니다.

직송

당사 물류센터를 거치지 않고 공급사에서 출고되는 상품입니다.

별송

대형 상품 등 일반 상품과는 별도로 배송되는 상품입니다.

※ 상품 출하일은 상품마다 표기되어 있으며 재고 품절 및 공급사의 입고일정에 따라 출하가 지연될 수 있으니 유의하시고
출하일 변경이 있을 경우 고객센터에서 회원님께 연락 드리고 있습니다.
나비엠알오는 당일 출하 상품을 지속적으로 확대하여 빠른배송을 위해 최선을 다하고 있습니다.

2) 배송비 안내

1. 기본 배송비

- 3,300원 (배송비 3,000원 + 부가세 300원)
- 5만원 이상 구매시 배송비 무료(착불상품 및 도서산간비 등 제외)
- 도서산간 지역 추가비용 3,000원

2. 착불 배송비

- 착불 적용 상품에 개별 부과 (상품 별로 상이)
- 일반 상품과 함께 구매 시 합계금액이 5만원 미만일 경우 기본 배송비 동시 부과

3. 도서산간 배송비

- 3,300원 (배송비 3,000원 + 부가세 300원)
- 택배사에 의한 도서산간지역 대상
- 기본 배송비 및 착불 배송비 별도

2. 교환 및 반품 안내

1) 교환 및 반품이 불가능한 경우

- 고객의 고의적인 귀책으로 상품가치가 훼손된 경우

- 구성품 및 액세서리, 부품 등이 분실된 경우

- 반품불가 표기가 되어 있는 품목 (예: 주문제작, 공급사 직송, 해외직수입 상품 등)

2) 교환 및 반품이 가능한 경우

• 항목
• 교환/반품 배송비
• 교환/반품 접수 기한
• 상품자체 불량 및 하자에 의한 경우
• 상품 오배송에 의한 경우
• 고객 단순변심 및 주문실수에 의한 경우(미사용시)
• 사용중 품질 만족도가 떨어지는 상품
• 개봉으로 인하여 상품의 포장이 훼손된 경우
• 개봉으로 인하여 상품의 태그(TAG)가 제거된 경우

• 개인 구매회원
• 전액 무료
• 상품 수령일로부터 7일
• 가능
• 가능
• 가능
• 불가
• 불가
• 불가

• 사업자/구매담당자 회원
• 전액 무료
• 상품 수령일로부터 30일
• 가능
• 가능
• 가능
• 불가
• 가능
• 가능

*사업자/구매담당자 회원 중 특정 유형의 고객의 경우 일부 정책이 제한될 수 있습니다. (예: 리셀러 등)

*최초에 상품배송시 소요된 배송비는 고객님께 부담됩니다. (당사 귀책사유 제외)

3. 교환 및 반품 신청 안내

1) 교환절차

· 상품 불량/오배송/상품파손 → 고객센터(1899-0947)에 상품교환 접수 · 오배송/불량 등의 경우 고객센터으로 접수 시 정상 상품으로 발송 해 드립니다.(당일 출하 상품이 아닐 시 2~4일 가량 소요)
· 택배사의 반송장은 상품 교환이 완료될 때까지 보관해주시기 바랍니다.
· 고객 귀책이 아닌 경우 왕복 배송비는 당사에서 부담합니다.

2) 반품절차

1. 반품할 품목을 확인 후 고객센터으로 반품 신청해주세요. 고객센터: 1899-0947
  *수령 후 7일 이내 가능하며 이후 불가
2. 고객센터에서 안내 받은 반품접수번호와 반품해야 하는 상품을 거래명세서에 적어주세요.
3. 반품상품에 반품접수번호가 표시된 거래명세서를 함께 포장해 주세요.
  *포장을 꼼꼼하게 해주셔야 반품상품 손상에 따른 불이익이 없습니다.
4. 택배회사가 방문 시 반품상품을 보내주세요. 택배사의 반송장은 환불이 완료될 때까지 보관해주시기 바랍니다.

4. 결제방법에 따른 취소/반품/환불 안내

당사에서 상품수령 후 청구서에서 반품대금을 "-"(마이너스) 처리합니다.

• 함께 보면 좋은 상품
• 브랜드 인기상품

안녕하세요. Twodragon 입니다.

간단히 기본적인 스펙에 대해 알아보겠습니다.

1. Dev board : NXP iMX8M Soc와 Edge TPU (Wi-Fi, Bluetooth, RAM, eMMC) 와 SoM (System on Moudule) 로 설계된 제품 
2. USB Accelerator : USB 2.0 및 3.0의 모든 리눅스 시스템 (라즈베리 파이 포함) 에 쉽게 연동해서 사용 가능 
3. Camera : 500만 화소의 카메라 모듈 (Coral 용 카메라를 구매한다면)
4. PCI-E Accelerator : Edge TPU로 쉽게 기존 시스템과 통합시켜주는 장치 
5. SoM (System on Moudule) : 40mm x 40mm 크기의 플로그식 모듈 시스템

구글 코랄의 홈페이지에서 구매 가능하지만, 미국 내에서만 판매되는 것으로 알고 있습니다. 그리고 구매하게 되면 FTA부터 이것저것 요청이 많았습니다. 그렇기때문에 구매하기 쉽지 않습니다. 그러나 배송비가 비싸지만 구매에 따른 절차가 적은 편이며, 아마존에서 구매하면 더욱 편할 겁니다. 

구매를 하게 되면 이와 같이 물품을 받게 되는데요. 코랄 제품이 오면서 느낀 점은 정말 포장이 형편없다고 느끼긴했네요. 상자들도 그렇게 좋은 것 같지 않았고요. 전체적으로 아쉬운 점이 많았네요. 그렇지만 장비 자체에서는 활용도가 많을 것 같아서 좋은 점이네요.

제품이 오는데까지 2주정도 걸렸던 것 같습니다.

이 제품을 열게되면 다음과 같은 모습이 나오게되고요. 냄새도 미국 제품의 종이가 쪼금 음..확실히 제품에서는 문제가 없었지만 라즈베리 파이와 같이 느꼈습니다. (USB 포트가 하나라는거..)

다른 연계된 제품인 카메라와 다른 것들을 구매하려면 코랄에서 다시 구매해야 할 것 같습니다.

그리고 옆에 쓰레기통에 있던 것과 같이 하얀색 폼들이 많이 들어있습니다. 저게 생각보다 큰 쓰레기네요 ㅎㅎ

사용기에 대해서는 코랄 홈페이지 예시로 실험을 해보았습니다. 전체적인 리뷰로는 코랄에 장착된 쿨러는 잘 돌아가는 것도 괜찮습니다. 하지만 TPU 및 딥러닝 모델 사용시 온도는 40도~50도까지 올라가는 것 같네요. 그리고 Edge TPU 를 통해 카메라와 연결하면 사람이라고 인식이 가능하며, 동영상에서도 빠르게 인식 가능한 모습을 보여줍니다.

https://coral.ai/docs/dev-board/get-started/

Get started with the Dev Board | Coral

Learn how to set up the Coral Dev Board for the first time and run some demo code

coral.ai

위를 참조하여 Coral Dev Borard 실험을 진행해보았습니다. 느낀 바로는 초기 셋업 시간이 조금 오래걸리네요. 그리고 USB-C 타입, USB-5핀 타입 등 연결할 것들이 많이 필요합니다. 장점은 Micro-SD 가 없어도 동작이 가능하고, NIVIA Nano 와 비교해보면 와이파이와 블루투스도 내장되어 있는 것 같아 편리한 것 같습니다.

Coral의 초기 ID/PW는 mendel/mendel 입니다. WIFI 연결을 확인해주시고, Curl 명령어를 통해 tflite 파일과 jpg 를 다운로드 해줍니다. 8개월 전 기준으로는 curl 로 모든 것을 했던 기억이 있는데 현재는 pip3 와 git 을 이용하여 다운받고 관리하는 것 같습니다.

nmcli connection show

 &lt;/p&gt; &lt;p style="font-size:1.12em;text-align:justify" data-ke-size="size16"&gt;&amp;nbsp;&lt;/p&gt; &lt;p&gt;&lt;/p&gt;&lt;figure class="imageblock alignCenter" data-origin-width="0" data-origin-height="0"&gt;&lt;span data-url="https://blog.kakaocdn.net/dn/UwL3U/btqCcVaxdAI/e7irsZjj0IBkFookuoGrv1/img.png" data-lightbox="lightbox"&gt;&lt;img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/UwL3U/btqCcVaxdAI/e7irsZjj0IBkFookuoGrv1/img.png" srcset="https://img1.daumcdn.net/thumb/R1280x0/?scode=mtistory2&amp;fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FUwL3U%2FbtqCcVaxdAI%2Fe7irsZjj0IBkFookuoGrv1%2Fimg.png" data-origin-width="0" data-origin-height="0" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';"&gt;&lt;/span&gt;&lt;/figure&gt; &lt;p&gt;&lt;/p&gt; &lt;p style="font-size:1.12em;text-align:justify" data-ke-size="size16"&gt;&lt;span style="font-family:'Noto Sans Light'"&gt;&lt;b&gt;앵무새.jpg 와 사람 4명의 얼굴 인식 결과를 보여주는 코드&lt;/b&gt; 입니다.&lt;b&gt; 앵무새의 정확도는 0.7617&lt;/b&gt;로 나오며 &lt;b&gt;사람의 얼굴 인식은 0.99, 0.99, 0.83, 0.5&lt;/b&gt; 로 나옵니다. 그리고 &lt;b&gt;기본적인 예제로 제공되는 CCTV 카메라의 차량 인식&lt;/b&gt;도 &lt;b&gt;40개가 한번에 인식되고, 반응속도도 빨랐습니다.&lt;/b&gt;&lt;/span&gt;&lt;/p&gt; &lt;p style="font-size:1.12em;text-align:justify" data-ke-size="size16"&gt;&amp;nbsp;&lt;/p&gt; &lt;p style="text-align:center"&gt; &lt;script src="https://asciinema.org/a/249973.js"&gt; &nbsp;&lt;/p&gt; &lt;p style="font-size:1.12em;text-align:justify" data-ke-size="size16"&gt;&amp;nbsp;&lt;/p&gt;&lt;/div&gt; &lt;div class="container_postbtn #post_button_group"&gt; &lt;div class="postbtn_like"&gt;&lt;script&gt;window.ReactionButtonType = 'reaction'; window.ReactionApiUrl = '//twodragon.tistory.com/reaction'; window.ReactionReqBody = { entryId: 482 } </p><div class="wrap_btn" id="reaction-482"></div> <script src="https://tistory1.daumcdn.net/tistory_admin/userblog/userblog-730c31344adb2af15b40da1f270eaaa5a88e74fa/static/script/reaction-button-container.min.js">