프로젝트에 적합한 AI 개발 보드를 선택하는 방법
AI 개발 보드를 선택하면 표면에 똑똑똑하게 보입니다. 그러나 당신이 그것을 잘못 얻은 경우에 조용히 당신의 타임 라인을 wreck 할 수 있습니다. 모든 사양 시트는 인상적으로 읽습니다 - G h z 시계, TOPS 등급, 무선 프로토콜의 알파벳 스프 -하지만 실제로 중요 한 수는 당신이 실제로 구축 하는 일에 보드지도 얼마나 잘. 책상-바운드 음성 조수에 적합 한 보드는 배터리 전원을 공급 하는 착용 가능한 카메라, 그리고 vice versa에 대 한 끔찍한 선택입니다. 이름 *Edge AI 확장스마트 홈, 산업, 그리고 착용 가능한 범주를 통해 - 그리고TinyML 재단새로운 microcontroller-class ML 배포의 꾸준한 파를 추적 - 올바른 하드웨어 기반을 선택하면 몇 년 전에했다. 다이빙 전에, 그것은 풍경을 이해하는 데 도움이됩니다 : 같은 플랫폼STMicroelectronics의 STM32, NXP의 EdgeVerse·Espressif의 ESP32 가족각 접근 가장자리 AI는 다르게, 그 차이를 아는 것은 전체적인 게임입니다.
이 가이드는 마케팅 복사본에서 표시하지 않는 결정 기준을 다룹니다: 건축, 주변 통합, 연결성, 힘 봉투, 소프트웨어 생태계 및 프로토 타입에서 생산 경로 처리. 스마트 홈 기기를 구축하는 것, 착용감,Edge AI 비전 시스템, 또는 AI 동반자 가제트, 이것은 당신이 dev 키트에 돈을 지출하기 전에 사용할 프레임 워크입니다. 전체 스펙트럼의 감각은 다음과 같습니다.NVIDIA의 제트슨라인 닻 고성능 GPU 끝 (무거운 시각 및 로봇 공학 workloads), 동안라즈베리 파이생태계는 범용 프로토 타이핑 엔드를 앵커 - 대부분의 MCU-class AI 프로젝트는 그들 사이에 어딘가에 떨어졌다, 아래 기준은 중간 접지를 위해 설계되었습니다.
상자에서이 상자의 대부분을 확인하는 보드에 똑바로 건너 뛰고 싶다면,Tuya T5 AI 개발 보드볼 가치가 있습니다. 그것은 온칩 Wi-Fi 6, Bluetooth 5.4 LE, 사진기 공용영역 및 오디오 가공을 가진 480 MHz ARMv8-M 핵심을, 모든 운영하는 열리는 근원 결합합니다TuyaOpen SDK 다운로드·TuyaOpen GitHub 저장소1.8k+ 별, 플랫폼에 1.3 백만 개발자 이상, 그리고 활동적인 지역 사회공지사항. 그러나 먼저, 정확히 무엇을 평가하는지 알 수 있습니다. - 그리고 가장 "best AI boards" Roundups가 완전히 건너 뛰고 있는지 확인하십시오.
AI dev 보드 쇼핑? 더 보기Tuya T5 dev 키트TuyaOpen SDK를 탑재한 선박은 카메라, LCD, 오디오, USB-C를 깰 수 있습니다.dev 키트 주문.
AI 개발위원회는 무엇입니까?
AI 발달 널은 가장자리에 기계 학습 inference를 달리는 prototyping 신청을 위해 건축된 인쇄 회로 기판 - 장치 자체에 의미, 오히려 구름 서버에 당신의 자료를 발송하고 응답을 기다리기 보다는 오히려. Inference는 마이크 스트림에 키워드 스폿팅, 카메라 피드에 객체 감지, IMU에서 제스처 인식, 또는 다시 이야기하는 전체 멀티 모달 AI 에이전트.
"AI board"가 느슨하게 던져지기 때문에 구별 문제. 일부 보드는 하드웨어에서 모델을 실행하는 전용 신경 처리 장치 (NPU)를 수행합니다. 다른 사람은 같은 프레임 워크를 통해 소프트웨어 inference를 수행하는 쇠고기 CPU에 의존TensorFlow 라이트 마이크로또는ONNX 실행 시간. 몇몇은 경량 모형을 위해 충분히 빠른 일 일어나는 다목적 microcontroller 널입니다. 올바른 범주는 완전히 "AI"가 당신의 맥락에서 의미합니다.가장자리 전류, 가장 널리 이용되는 가장자리 ML 플랫폼의 한개는, MCU 종류 기계설비에 실제로 실행할 수 있는 무슨 벤치 마크에 좋은 장소 입니다.
음성 제어 스마트 홈 허브는 키워드가 로컬로 깨우고 클라우드의 LLM에 실제 쿼리를 전송하는 데 초점을 맞춘 오디오 파이프라인 MCU를 필요로합니다. NPU는 아닙니다. 인터넷없이 200ms 미만의 방문객을 식별하는 얼굴 인식 도어벨은 실제 방해 마력, 아마 NPU 또는 적어도 벡터 확장이있는 CPU가 필요합니다.
더 보기TuyaOpen 생태계T5 칩은 480 MHz ARM 코어에서 키워드 깨우고 오디오 3A 처리와 같은 로컬 AI 작업을 처리 한 다음 통합 SDK를 통해 클라우드 기반 LLM (ChatGPT, Gemini, Qwen 및 기타)과 같은 로컬 AI 작업을 처리합니다. Edge-cloud split는 오늘날 소비자 AI 기기의 대부분에 적합한 아키텍처입니다.
7 Criteria 그 실제로 Matter
1. 처리 힘 대. 당신의 실제적인 Workload
모두 spec 시트에 가장 큰 번호를 추적합니다. 지원하다 어떤 문제는 당신의 inference workload에 프로세서 일치.
AI 작업이 키워드 스폿팅 ("Hey Device" detection from the 마이크)이라면, 작은 CNN 또는 DSP 기반 모델을 실행하는 효과적인 compute의 10-30 MHz가 필요합니다. 1080p에서 실시간 객체 감지를 실행하면 수백 개의 GOPS 또는 벡터 확장이 매우 빠른 CPU가 필요합니다.
중요한 질문: ** 널은 당신이 필요로 하는 대기권에 당신의 특정한 모형을 실행합니까? ** "AI를 실행할 수 없습니다"초록. 모델 프레임 워크 (TFLite, ONNX, custom)를 찾아 보드의 SDK가 지원되는지 확인하고 벤치 마크를 확인하십시오. 납품업자가 당신의 것과 유사한 모형을 위한 벤치 마크를 보여줄 수 없는 경우에, 빨간 깃발입니다.
참고를 위해 Tuya T5는 DSP와 FPU 가속을 가진 ARMv8-M 별 핵심에 TFLite-ready inference를 실행하고, 붙박이 KWS (keyword spotting)와 오디오 3A 산법. 그것은 외부 NPU를 필요로 하지 않고 대부분의 소비자 가제트의 국부적으로 AI 측을 포함합니다.
2. Peripheral 통합
이 프로젝트는 라이브 또는 다이이며, "top 10 Boards" 기사 건너뛰기입니다.
당신의 AI 신청은 진공에서 존재하지 않습니다. 센서, 디스플레이, 스피커, 마이크, 카메라 및 기타 제품에 대해 이야기하고 있습니다. 당신이 추가하는 각 외부 성분은 더 많은 PCB 지역, 더 많은 BOM 비용, 더 많은 힘 끌고, 더 굳힌모를 씁니다.
다음은 보드의 주변 roster에 대해 살펴볼 것입니다.
- ** 사진기 공용영역: ** DVP 또는 MIPI CSI? 어떤 해상도와 프레임 속도? 비전을 가진 모든 것을 건축하는 경우에, 이것은 non-negotiable 입니다.
- ** 오디오 파이프라인: ** 디지털 마이크를 위한 I2S, 아날로그 오디오를 위한 붙박이 ADC/DAC, CPU 오버헤드 없이 지속적인 스트리밍을 위한 DMA 수로. 음성 AI, 오디오 3A 처리 (AEC, NS, AGC)는 실제 성능에 필수적입니다.
- ** 출력 : ** SPI, RGB 또는 MIPI DSI? 장치가 화면이있는 경우, 디스플레이 드라이버는 버스 대역폭을 starving없이 AI 워크로드와 공동 작업을해야합니다.
- **저장: ** 모형 무게를 위한 외부 섬광 또는 PSRAM. On-chip RAM은 작은 키워드 스폿팅 모델보다 거의 충분하지 않습니다.
T5는 1080p 사진기 공용영역, 3A 가공을 가진 오디오 코덱 및 전시 지원 직접 on-chip를 통합합니다. 그 종류의 통합은 단일 SoC로 세 가지 칩 디자인을 붕괴시킵니다. 프로토 타입의 차이는 데모 및 제품을 합리적인 가격으로 제조 할 수 있습니다.
이 모든 주변을 가진 보드를 찾고 계십니까? 더 보기Tuya T5 dev 키트모든 인터페이스를 깰 - 카메라, LCD, 오디오, USB-C - 그리고 TuyaOpen SDK와 함께 선보일 그래서 도착 같은 날 코딩을 시작할 수 있습니다.
3. 연결성: Wi-Fi, Bluetooth, 또는 둘 다?
대부분의 AI 장치는 무언가에 대해 이야기해야합니다 - 전화 앱, 클라우드 API, 로컬 게이트웨이, 또는 객실에서 다른 장치. 보드의 연결 옵션은 가능한 한 얼마나 많은 여분의 하드웨어를 결정합니다.
**Wi-Fi 6 (802.11ax)**는 인터넷에 연결되는 모든 IoT 기기에 대해 이제 테이블 지분입니다. Wi-Fi 5와 비교하여 더 나은 전력 효율 (Target Wake Time), 낮은 대기 시간 및 혼잡한 환경에서보다 안정적인 연결을 제공합니다. 널만 Wi-Fi 4 또는 5를 지원하는 경우에, 당신은 obsolescence에 있는 건물.
Bluetooth Low Energy는 두 가지에 대한 문제입니다. 초기 장치 프로비저닝 ( "내 전화가 처음"문제에 대해 이야기하는 방법) 및 주변 장치와 지속적인 저전력 통신. BLE 5.4는 이전 버전에서 의미있는 범위와 처리량을 개선합니다.
Dual-mode Wi-Fi + BLE는 단일 칩에서 별도의 연결 모듈, 저장 보드 공간 및 BOM 비용을 제거합니다. T5는 Wi-Fi 6과 BLE 5.4 LE on-chip을 모두 통합하여 새로운 AI-capable MCU에서 점점 일반적이지만 거의 2 년 전이었습니다.
스레드, Zigbee 또는 스마트 홈 상호 운용성에 대한 Matter가 필요한 경우, 보드가 기본적으로 또는 공동 프로세서를 통해 지원 여부를 확인하십시오. 더 보기TuyaOpen SDK 다운로드클라우드 연결, 장치 인증 및 OTA는 네트워크 펌웨어 부담의 큰 펑크를 제거 상자에서 업데이트합니다.
4. 전원 봉투: 배터리 수명 이름 *
장치가 벽에 폐쇄하면 전력 소비가 발열됩니다. 배터리에서 실행하는 경우 - 특히 착용하거나 휴대용 가제트에서 작은 것 - 전원은 전체 디자인 제약입니다.
중요 번호:
- Active power AI inference 중: 모델을 실행할 때 얼마나 많은 milliamps가 칩을 그리는가? 이것은 당신의 건전지 크기 및 런타임을 결정합니다.
- ** 현재: ** idle이 아닌 Wakeup 이벤트(voice 키워드, 모션 센서 트리거, BLE 광고)를 기다리고 있을 때 칩을 그리는 것은 무엇입니까? 항상 디바이스의 경우, 이 번호는 배터리 수명을 지배합니다.
- 주차 대기시간: 칩은 어떻게 방해를 실행하기 위해 깊은 잠에서 이동합니까? 500ms가 일어나면 "always-on" 음성 조수가 눈에 띄는 지연이 있습니다.
T5는 22nm 프로세스에 내장되어 깊은 수면에서 16μA를 달성합니다. — 같은 Ballpark에서전용 저전력 MCU그것은 전혀 AI하지 않습니다. 로컬 키워드가 깨지지 않고 칩은 초 저전력 듣는 형태에 앉을 수 있으며 트리거 단어를 듣는 경우 전체 CPU 만 회전 할 수 있습니다. 그것은 당신이 작은 배터리에서 주 동안 실행하는 항상 AI 장치를 얻는 방법입니다.
5. 소프트웨어 생태계 및 SDK 품질
하드웨어는 단지 절반 방정식입니다. 쓰레기 SDK를 가진 강력한 칩은 중대한 공구를 가진 겸손한 칩 보다는 개발하는 더 어렵습니다. 이것은 arguably most important criterion이며, 그들은 펌웨어 개발으로 3 개월 동안 가장 큰 사람들입니다.
이 차원에서 SDK를 평가:
- 문서: 그것은 완전하고, 현재, 검색할 수 있습니까? 또는 역설계 예제 코드를 가지고 최고의 희망?
- 예금 프로젝트: 공급 업체는 일반적인 사용 사례에 대한 작업 예제를 제공합니다. 그러나 Blinky LED 데모는 아니지만 카메라, 오디오 및 클라우드 통합이있는 실제 AI 애플리케이션?
- 빌딩 시스템: 그것은 현대 (CMake, 또는 뭔가 sane) 또는 쉘 스크립트에 의해 개최 Makefiles의 미로?
- ** 커뮤니티:** 활성 개발자 커뮤니티가 있습니까? 포럼, Discord, 또는 GitHub 의 토론은 당신이 붙어있을 때 답변을 얻을 수 있습니까?
- AI 프레임 워크 지원: SDK는 필요한 AI 프레임 워크와 통합합니까 — TFLite, 또는 직접 APIs to cloud LLMs?
- IDE 지원: VS Code를 사용하거나 공급업체 별 IDE로 잠겨 있습니까?
카테고리아래 오픈 소스아파치 2.0, 즉, SDK의 각 줄을 검사 할 수 있음을 의미합니다., fork it, 수정, 그리고 licensing headaches없이 배송. 더 보기TuyaOpen GitHub 저장소클라우드 연결 AI 에이전트, 음성 조수 및 비전 응용 프로그램에 대한 작업 예제가 있습니다. 또한 있습니다.카테고리VS Code 및 Cursor에 대한 확장은 단일 워크플로우에서 빌드, 플래시 및 디버그를 처리합니다. 수동적으로 wrangling toolchains에 대한 실제 품질 향상.
T5는 C SDK를 넘어 여러 개발 경로를 지원합니다. ** Arduino IDE**는 큰 커뮤니티와 사전 제작된 라이브러리, Lua를 경량 스크립트 기반 개발으로 지원합니다. 이 유연성은 팀의 전문성과 타임라인과 일치하는 스택을 선택할 수 있습니다.
새로운 플랫폼? 더 보기TuyaOpen 빠른 시작 가이드환경 설정, 첫 번째 응용 프로그램을 구축하고 보드에 깜박입니다. 대부분의 개발자는 오후에 작업 데모로 변하지 않습니다. 플랫폼은 8 시간 내에 프로토 타입과 15 일에 대량 생산 할 수 있습니다.
6. 확장성: 생산에 Prototype
취미 보드 및 생산 등급 플랫폼 다이어그램 하드입니다.
라즈베리 파이 또는 인기있는 메이커 보드에 거의 아무것도 프로토 타입을 수 있습니다. 그러나 10,000 단위를 발송할 필요가 있을 때, 당신은 문제의 완전히 다른 세트로 취급하: 규칙 증명서 (FCC, 세륨, SRRC), 가늠자에 단위 가용성, OTA 갱신 인프라, 안전한 시동 및 제조 시험.
이 질문에 대한 답변을 이사회에 의뢰하기 전에:
- ** 사전 인증 모듈이 있습니까? ** 규제 인증 받기 (FCC, CE, SRRC) 스크래치 비용 $ 10K- $ 50K 2-6 개월. 사전 인증 모듈은 대부분의 것을 제거합니다.
- ** 납품업자 제안 생산 펌웨어 서비스? ** 플래시, 캘리브레이션, 스케일 테스트는 툴링과 프로세스를 필요로 합니다.
- **OTA 업데이트 시스템이 있습니까? ** 버그를 발송합니다. 신뢰할 수 있고 안전한 방법을 필요로합니다.
- ** 공급 체인 이야기는 무엇입니까? ** 칩은 다수 분배자에서 유효합니까? 할당에 어떤 일이 일어나는가?
T5 생태계는 이러한 직접 해결: 사전 인증된 모듈, OEM/ODM 지원, Tuya Cloud OTA 인프라 및 Tuya의 플랫폼에서 검증된 제조 파이프라인 (참고: 이것은 Tuya의 전체 플랫폼 규모이며 T5-특수화물이 아닙니다). 더 보기TuyaOpen 플랫폼프로토 타입과 같은 코드가 배송되는 코드는 "내 책상에서 작품"과 "고객의 손에 작품"과 "작업" 사이에 다시 작성되지 않도록 설계되었습니다.
7. 가늠자에 비용
dev kit 가격은 부과됩니다. 대상 볼륨에 대한 단위 비용입니다.
10K 단위에서 $ 3 BOM을 리드하는 $ 15 dev 키트는 3 개의 외부 칩이 작동하기 때문에 $ 12 BOM에 리드하는 $ 8 dev 키트보다 더 나은 거래입니다. 총 시스템 비용 - 칩, 연결성, 주변 장치, 외부 메모리, 인증 amortization - 최적화 할 수 있습니다.
대부분의 보드 공급 업체는 dev kit 가격을 게시하지만 볼륨에 대한 견적을 요청합니다. 수학을 직접 하십시오: 칩 비용 + 외부 성분 + PCB + 집합 + 증명서 amortization + 굳힌모 정비. 그것은 당신의 진짜 per-unit 비용입니다. T5를 위해, 당신은 할 수 있습니다dev 키트 주문평가를 위해, 그 후에 전 증명된 단위에 양 가격을 위한 Tuya를 접촉하십시오.
케이스를 사용하는 일치 널: 빠른 참고
다른 프로젝트에는 다른 우선 순위 단면도가 있습니다. 다음은 일반적인 AI 장치 범주에 대한지도의 기준입니다:
**Voice Assistant 또는 AI 동반자 장치 ** 우선 : 오디오 파이프 라인 품질, 낮은 수면 전류, 클라우드 LLM 통합, BLE 제공. 처리 요구 사항은 modest입니다. 키워드는 로컬로, 클라우드에서 무거운 리프팅.
**스마트 카메라 또는 비전 시스템 ** 우선권: 사진기 공용영역 해결책 및 구조 비율, inference 처리량, 국부적으로 의견을 위한 전시 산출. 전력 소비는 장치가 안으로 폐쇄되는 경우에 더 적은 사정.
**Wearable AI (스마트 안경, 펜던트, 클립 온) ** 우선순위: 힘은 다른, 작은 육체적인 발자국, 전화 tethering를 위한 BLE, 대기권 과민한 일을 위한 국부적으로 inference. 모든 milliamp-hour 조사.
**스마트 홈 허브 또는 패널 ** 우선: 연결 (Wi-Fi + BLE + 잠재적으로 Thread/Matter), 전시 지원, 다 장치 관리. 처리 요구 사항은 클라우드에서 가장 지능적인 삶부터 온건합니다.
산업 센서 또는 Edge 모니터 우선: 신뢰성, 온도 편차, 타전된 연결 선택권 (Ethernet), 장기 성분 가용성. AI workload는 전형적으로 경량 anomaly 탐지입니다.
이 카테고리의 경우, 평가 프레임 워크는 동일합니다: 당신의 워크로드를 정의하고, 주변 요구 사항을 나열하고, 전력 예산을 확인하고, SDK를 평가하고, 생산 경로를 살펴. 주문 문제 — 시작 "이 보드가 가장 저렴하다"또는 "이 보드는 가장 GitHub 별" 나쁜 결정을 리드.
AI 하드웨어의 Open-Source Advantage
AI 개발 보드 공간은 오픈 소스를 향해 열심히 이동합니다. 3 년 전, 대부분의 AI-capable 칩은 독점적 인 SDK, 공급 업체 잠금 클라우드 플랫폼 및 NDA-protected 문서로 왔습니다. 오늘, 같은 프로젝트카테고리(Apache 2.0)는 오픈 소스인 cross-platform SDK가 개발자가 단일 공급업체 생태계로 잠그지 않고 생산 등급 AI 장치를 지원할 수 있다는 것을 증명하고 있습니다.
실제 이득: SDK가 오픈 소스 때, 버그를 직접 수정할 수 있습니다, 공급 업체가 생각하지 않았고, 스크래치에서 시작하지 않고 다른 칩에 응용 프로그램을 포트. 더 보기TuyaOpen SDK 다운로드Tuya T-Series 칩 (T2, T3, T5AI), ESP32 및 Raspberry Pi를 단일 코드베이스에서 지원합니다. - AI 애플리케이션 코드를 의미하는 것은 아키텍처를 통해 휴대용입니다.
위험 관리에 대한이 문제는 전혀 없습니다. 여러분의 제품은 독점적인 SDK와 공급업체가 라이센스 기간을 변경할 경우, 가격을 올리거나 취득한 경우, 갇혀 있습니다. 오픈 소스는 Single-vendor 의존성을 제거합니다. 더 보기IoT 재단수년간 이 사례를 만들어 왔습니다. 가장 성공적인 IoT 플랫폼은 개방형 표준과 개방형 코드에 내장되어 있습니다.
**, 교차 플랫폼 AI 하드웨어 스택을 구축하는 것은? ** 자주 묻는 질문TuyaOpen 플랫폼- Tuya T-Series, ESP32 및 Raspberry Pi를 통해 동일한 애플리케이션 코드를 실행하는 Apache 2.0 SDK.
피할 수있는 일반적인 실수
팀의 포스트 mortems에서 반복적으로 보여주는 몇 가지 패턴은 잘못된 보드를 선택했습니다.
필요할 필요가 없습니다. AI 워크로드가 키워드 스폿팅 및 클라우드 API 통화 인 경우 NPU 성능의 10 TOPS가 필요하지 않습니다. 귀하의 프로세서가 실리콘, 전력 및 열 관리에 과잉을 의미합니다.
** 오디오 파이프라인을 무시합니다. ** 음성 AI를 위해, 아날로그 정면 끝 (마이크로폰 공용영역, AEC의 소음 억제, AGC)는 원료 CPU 속도 보다는 좀더 사정합니다. 우수한 오디오 처리를 가진 널은 오디오 지원 없이 더 빠른 널 보다는 더 나은 음성 조수를 일으킬 것입니다.
인증에 대한 문의. 이 제품을 판매 할 계획이라면 FCC / CE / RC 인증을 필요로합니다. 펌웨어가 완료된 후 프로세스는 비싼 지연을위한 요리법입니다. 생산이 목표 인 경우 사전 인증 모듈이있는 보드를 선택하십시오.
** SDK를 업데이트합니다.** 나쁜 SDK를 가진 중대한 칩은 중대한 공구를 가진 mediocre 칩 보다는 엔지니어링 시간에 더 많은 것을 요할 것입니다. SDK, docs 및 실리콘을 평가하기 전에 커뮤니티를 평가합니다.
** 일찍 힘에 대해 생각하지 마십시오. ** 장치가 배터리에서 실행해야 할 기회가 있다면, 전력 소비는 첫 번째 주문 선택 크리에이터가 될 필요가 있습니다. 당신은 혼자 펌웨어 트릭과 전원 걸려 칩 선택을 수정할 수 없습니다.
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AI 개발 보드를 선택하면 특정 응용 프로그램 요구 사항에 하드웨어 기능을 일치하여 소프트웨어 생태계 및 생산 경로가 타임 라인 및 비즈니스 목표를 지원합니다. 위의 7 가지 기준 - 처리, 주변 장치, 연결성, 전력, SDK 품질, 확장성 및 비용 - spec-sheet 마케팅에 의해 분산되지 않고 옵션을 평가하는 구조화 된 방법을 제공합니다.
더 보기토야 T5그리고 더 넓은TuyaOpen 플랫폼이 문제에 대한 한 가지 접근 방식을 나타냅니다. 통합 된 오픈 소스 SDK는 소비자 AI 장치의 모든 1 개 주변 요구 사항에 맞게 설계된 칩으로 결합됩니다. T5 또는 뭔가 다른 것을 선택하든, 프로젝트가 실제로 필요로 하는지 여부에 따라 결정하기 위해 위의 프레임워크를 사용하십시오. 제품 발표에서 인상적이지 않습니다.
프로젝트를위한 최고의 AI 개발 보드는 가장 신뢰할 수있는 제품을 배송하는 프로토 타입에서 가장 빠르고 작업하는 아이디어에서 얻는 것입니다. 다른 모든 것은 단지 spec 장입니다.