나는 Aaed의 캡스턴 드라이브 영상들을 반복해서 시청했음, 진짜 멋진 작품임, 고속과 고토크, 준수한 순응성에 사실상 백래시 없음, 진짜 엔지니어링 마인드를 보는 게 신기함
나도 최근에 그의 영상을 발견했음, 영상 볼 때마다 만들고 싶은 아이디어가 머릿속에서 샘솟음, 시간이 부족한 게 아쉬움(바로 옆에 브레드보드도 내 관심을 기다리고 있음). 흥미로운 부분은 유튜브 알고리즘임, 내가 먼저 유튜브에서 본 주제가 일주일, 이주 뒤에 Hacker News에 자주 등장함. 이게 알고리즘이 좋다는 신호인지, 아니면 실패인지 헷갈림. 분명히 일부 인기있는 영상을 관심 있는 사람들에게 잘 보여주기는 하지만, 내가 보는 것들이 정말 최고인지, 아니면 우연히 주목받은 소수의 훌륭한 작품인지 궁금함. 가끔 몇 년 된 유익한 채널을 뒤늦게 찾게 됨, 그걸 보면 사실 볼만한 좋은 콘텐츠들이 훨씬 더 많다고 느껴짐, 그냥 운이 없어서 못 본 건지, 아니면 이제서야 운이 좋아서 본 건지, 아니면 알고리즘이 임의로 어떤 임계값 또는 내 관심 특성을 감지해서 추천해준 건지 생각하게 됨
예전에는 우리가 필름(영화) 롤을 스캐닝 장비에 캡스턴으로 돌렸음, 고속이면서도 정확하고 백래시가 없음, 진짜 좋은 기술임. 그래서 고토크 부족이나 마모 때문에 많이 안 쓰는 줄 알았는데, 꼭 그런 건 아닌 듯함
Aaed는 내가 가장 좋아하는 크리에이터 중 하나임, 물론 유튜브엔 그보다 더 뛰어난 엔지니어나 전문가, 더 재밌는 사람이 많겠지만, 그는 진짜로 좋은 균형을 보여줌. 테크, 팝사이언스, 인더스트리얼 디자인 채널도 많이 구독하는데, 관심 있으면 추천 리스트도 공유 가능함, 현재 채널 정리 중임
내 12살 아들에게, 교육과정 마친 후에는 이런 식으로 자기 웹사이트를 꾸미게 영감을 줄 예정임: "CARA (Capstans Are Really Awesome)는 내 최신 사족보행 로봇으로, ZEUS, ARES, TOPS의 후속임. 1년 동안 제작하였으며, 지금까지 만든 사족보행 로봇 중 가장 역동적이고 잘 설계되었음"
이런 재능, 동기, 실행력이 이미 검증된 사람이 평범하게 회사 취업 경로를 가는 건 오히려 안 맞는 길임. 차라리 그의 스타트업을 후원하는 게 훨씬 더 좋은 선택임
프로젝트와 YouTube 활동으로도 충분히 만족할 수도 있음
로보틱스 구현뿐만 아니라 시청자에게 영상으로 전달하는 방식도 대단함. 요즘 인터넷의 영상 퀄리티가 정말 놀랍다고 느낌. 개인 작업장에 사용할 수 있는 도구들이 점점 더 좋아지고 있는데, 이런 변화가 앞으로 더 많이 발견될 것임
예전에 그와 관련된 포스트가 여기 HN에도 있었던 것 같은데, 이렇게 멋진 것들을 직접 만들고 영상으로 가르치는 모습을 보고 다시 감탄했음, 앞으로는 꼭 놓치지 않게 구독함
왜 이렇게 "정확한" 기어비를 얻기 위해 많은 노력이 필요한지 궁금함, 숫자가 많다고 해서 반드시 "정밀"한 것은 아님. 그리고 이 구조가 마모나 피로에 얼마나 강한지도 궁금함
실제로 그렇게 많은 노력이 든 건 아닐 수도 있음, 3D 프린팅하다 보면 어차피 두세 번씩 다시 뽑게 되는데, 그 과정에서 기어비를 맞추는 게 자연스러움. 그리고 "고정밀" 설계를 내세워서 다른 사람에게 전송기어 설계 조언을 하고 싶으면 기어비 8을 목표로 했다면 대충 7.9~8.2 사이에서 만족할 수 없는 것임
이건 운동학 문제임, 기어가 정밀할수록 모델이 실제와 더 잘 맞음. 그래서 전문가들은 높은 충격을 받는 장면에서 기어나 로프 대신 모터를 직접 관절에 달음. 변형/탄성까지 계산하는 건 현실적으로 불가능. 최소한 내가 최근에 본 로보틱스에서는 그랬음
숫자가 많다고 정밀해지는 건 아님
사실 소수점이 많아지는 게 precision(정밀도) 정의 자체 아님?
이 영상에서 그 부분이 조금 혼란스러웠음, 아마 사용한 도구의 한계가 있었던 것일지도 모름
이렇게 재미있고 잘 만든 영상을 공유해줘서 고마움, 진짜 즐거운 프로젝트였고, 설명력이 탁월하게 느껴짐, 이런 커뮤니케이션 능력이 진짜 멋져서 나도 더 잘하고 싶음
Hacker News 의견
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