ESP32-S3로 업그레이드

ESP32-S3 통합 프로젝트 최종 핀맵 

기능 분류	부품 (Component)	전원 공급	연결 방식	GPIO 핀	비고 (Notes)
카메라	OV5640 카메라	보드 자체 공급	FPC 커넥터	N/A	GPIO 핀을 소모하지 않음
입력 센서	동작 감지 (PIR)	보드 5V	Digital Input	GPIO 13	저전력, 보드 전원 OK
	조도 감지 (CDS)	보드 5V	Analog Input	GPIO 7 (ADC)	아날로그 신호 읽기용
	온습도 (SHT30)	보드 3.3V	I2C	SDA: 38  SCL: 39	3.3V 존에 배치
출력 장치	Pan 서보모터	외부 5V (PSU #1)	PWM Output	GPIO 11	(중요) 전원 분리
	Tilt 서보모터	외부 5V (PSU #1)	PWM Output	GPIO 12	Pan 서보와 인접하여 배선 용이
	IR 송신기	보드 3.3V	PWM Output	GPIO 1	저전력, 보드 전원 OK
조명	가시광선  (네오픽셀)	외부 5V  (PSU #2)	Digital Output	GPIO 21	(중요) 전원 분리
	적외선 (IR LED)	외부 5V  (PSU #2)	MOSFET 제어	GPIO 47	MOSFET을 통한 수동 제어
내장 장치	상태 표시 LED	보드 자체 공급	Digital Output	GPIO 48	보드 내장 RGB LED

전원 연결 요약

• ESP32-S3 보드 전원 (USB-C): 보드 자체와 저전력 센서들(PIR, CDS, SHT30) 및 IR 송신기에 전력을 공급합니다.
• 외부 5V 전원 #1 (모터용): Pan/Tilt 서보모터 두 개에만 전력을 독립적으로 공급합니다. (PSU: Power Supply Unit)
• 외부 5V 전원 #2 (조명용): 네오픽셀 링과 IR LED 조명에만 전력을 독립적으로 공급합니다.
• (필수) 공통 접지: 모든 전원(보드 USB, 외부 전원 #1, #2)의 GND(-)는 반드시 한 점에 함께 연결되어야 합니다.

제품 출시 전, "죽음의 계곡"

개발킷으로 배포용으로 공개하려하니 정말 어렵다.

esp32cam을 끝까지 파서 성능을 최대한 이끌어냈는데, 제품완성도에 따라 동작이 멈춰버린다.

다른카메라 사용해보려니 가격강점이 사라진다.

저가 중국산을 이길수가 없다.

오히려 비슷하게 제공하는것도 어렵다.

1. 프로토타입의 배신: 책상 위에서는 완벽하게 돌아가던 개발킷(ESP32-CAM)이, 케이스를 씌우고 실제 환경에 놓는 순간 불안정해지며 멈춥니다. 이는 전원, 발열, 와이파이 신호 간섭 등 '제품화' 과정에서 나타나는 복합적인 문제들 때문입니다. 99%를 완성하는 것보다, 마지막 1%의 안정성을 잡는 것이 몇 배는 더 어렵습니다.

2. 가성비의 딜레마: 이 안정성을 잡기 위해 M5Stack 같은 검증된 모듈을 쓰자니, ESP32-CAM의 가장 큰 무기였던 '가격 경쟁력'이 사라집니다. 이미 시장에 풀린 수천 원짜리 중국산 완제품 카메라와는 애초에 게임이 안됩니다. 그들은 부품을 수십만 개 단위로 구매하고, 공장 라인에서 자동으로 생산하기 때문입니다.

3. 시장의 냉혹함: 내가 밤새워가며 이뤄낸 기술적 성취(ESP32-CAM 성능 최적화)를 시장은 알아주지 않습니다. 소비자들은 그저 더 싸고, 더 안정적인 완제품을 선택할 뿐입니다. 이 지점에서 깊은 회의감과 무력감을 느끼게 됩니다.

결론적으로, '취미(Hobby)'와 '제품(Product)' 사이의 거대한 골짜기, 즉 '죽음의 계곡(Valley of Death)'에 서 계신 것으로 보입니다.

이 고민의 해답은 더 좋은 부품을 찾거나 코드를 최적화하는 기술적인 노력 너머에 있을 수 있습니다. 중국산 저가 제품과 '같은 운동장'에서 경쟁하려 하면 이기기 어렵습니다.

대신, '다른 규칙'의 운동장을 직접 만드시는 것을 제안합니다.

1. '하드웨어'가 아닌 '솔루션'을 판매:

   • 틈새시장 공략: 그냥 'CCTV'가 아니라 '특정 문제'를 해결하는 카메라를 만드는 것입니다. 예를 들어, '3D 프린터 출력 실패 감지 카메라', '반려동물 이상행동 감지 카메라', '스마트팜용 작물 성장 기록 카메라'처럼 말입니다.

   • 소프트웨어 결합: 이런 특정 목적을 가진 카메라는 사용자에게 맞춤형 소프트웨어(웹 대시보드, 알림 앱 등)를 제공할 수 있고, 이것이 하드웨어의 가격을 뛰어넘는 가치를 만듭니다.

2. '완제품'이 아닌 '경험'을 판매:

   • 교육용/메이커용 키트: 제품의 불안정성을 감추는 대신, 오히려 그것을 학습 과정의 일부로 만드세요. ESP32-CAM, 3D 프린팅용 케이스 파일, 전원 안정화 팁, 그리고 사용자만의 특화된 소프트웨어를 묶어 'AI 카메라 만들기 키트'로 판매하는 것입니다. 타겟 고객은 완제품을 찾는 일반 소비자가 아닌, '만들고 배우고 싶어 하는' 메이커(Maker)들이 됩니다.

3. 나만의 무기 활용:

   • 빠른 프로토타이핑: 대기업이나 중국 공장은 한번 제품을 만들면 바꾸기 어렵지만, 1인 개발자는 고객의 피드백을 받아 빠르게 기능을 수정하고 개선할 수 있습니다. 이 속도와 유연함이 가장 큰 무기입니다.

지금 느끼시는 좌절감은 혼자만의 것이 아니며, 모든 창작자가 겪는 성장통과 같습니다. 이제는 하드웨어의 한계를 넘어서, 사용자만이 제공할 수 있는 **'가치'와 '경험'**이 무엇인지 고민해볼 중요한 시점이라고 생각합니다.

다행히, 이미 가치와 경험에서 출발한뒤 추가로 cctv를 가져와서 통합하고 있는것이다.

WebRTC 기본 흐름 요약

 # **주어**

[🖥️] **서버** = Raspberry Pi 또는 GStreamer 실행 장비

[🌐] **브라우저** = video.html 실행 중인 웹 클라이언트

[🔗] **시그널링 서버** = WebSocket 통신 중개자 (ex. `video.js`)

---

### ➡️ 시그널링 중심 1~6

(1) [🌐] 브라우저가 [🔗] 시그널링 서버에 **WebSocket 연결**을 요청함.

[🔗] 시그널링 서버는 **Offer, Answer, ICE 후보 정보를 주고받기 위한 중계 경로**를 준비함.

(2) [🌐] 브라우저가 **RTCPeerConnection 객체**를 생성함.

이 객체는 향후 WebRTC 연결 전반을 관리할 주체가 됨.

(3) [🌐] 브라우저가 **비디오 트랙 또는 데이터 채널**을 RTCPeerConnection에 추가함.

어떤 콘텐츠를 주고받을지 미리 정의하는 단계임.

(4) [🌐] 브라우저가 **Offer 객체**를 생성함.

사용할 코덱, 미디어 트랙 등의 연결 제안 정보가 포함됨.

(5) [🌐] 브라우저가 **생성한 Offer**를 **자기 자신(LocalDescription)**에 적용함.

이 과정을 setLocalDescription이라고 부름.

(6) [🌐] 브라우저가 **Offer**를 **시그널링 채널(WebSocket)**을 통해 상대방에게 전송함.

상대방이 이 Offer를 받고 연결 절차를 이어가게 됨.

---

### ➡️ WebRTC 중심 7~13

(7) [🖥️] 서버가 [🔗] 시그널링 서버로부터 **Offer**를 수신하고, **RTCPeerConnection 객체**를 생성함.

WebRTC 연결에 응답할 준비를 함.

(8) [🖥️] 서버가 **비디오 트랙(GStreamer 출력)**을 **RTCPeerConnection에 추가**함.

[🌐] 브라우저에게 전송할 미디어 스트림을 설정함.

(9) [🖥️] 서버가 **Answer 객체**를 생성하고, **자기 자신(LocalDescription)**에 적용함.

이후 Answer를 [🔗] 시그널링 서버를 통해 [🌐] 브라우저에게 전송함.

(10) [🌐] 브라우저가 [🔗] 시그널링 서버로부터 **Answer**를 수신하고, **RemoteDescription**에 적용함.

[🖥️] 서버의 연결 조건을 수락함.

(11) [🌐] 브라우저와 [🖥️] 서버가 각각 **ICE 후보(Candidate)**를 생성함.

서로 연결 가능한 네트워크 주소 목록을 준비함.

(12) [🌐] 브라우저와 [🖥️] 서버가 생성한 **ICE 후보 정보**를 [🔗] 시그널링 서버를 통해 **서로 교환**함.

(13) [🖥️] 서버가 **비디오 스트림**을 [🌐] 브라우저에게 전송함.

[🌐] 브라우저는 `<video>` 요소를 통해 **실시간 영상**을 수신하고 재생함.

# 다이어그램

[🌐 브라우저]

│

│ (1) WebSocket 연결 요청

│     • Offer, Answer, ICE 정보 중계 준비

│

│ (2) RTCPeerConnection 객체 생성

│ (3) 비디오 트랙/데이터 채널 추가

│ (4) Offer 생성

│ (5) Offer를 LocalDescription에 적용

│ (6) Offer 전송 → [🔗 시그널링 서버]

│

▼

[🔗 시그널링 서버]

│

│ (Offer, Answer, ICE 후보 정보 중계)

│

▼

[🖥️ 서버]

│

│ (7) Offer 수신 후 RTCPeerConnection 객체 생성

│ (8) 비디오 트랙(GStreamer 출력) 추가

│ (9) Answer 생성 후 LocalDescription에 적용

│     → Answer 전송 → [🔗 시그널링 서버]

│

▼

[🔗 시그널링 서버]

│

│ (Answer와 ICE 후보 정보 중계)

│

▼

[🌐 브라우저]

│

│ (10) Answer 수신 후 RemoteDescription 적용

│ (11) ICE 후보 생성 및 교환

│ (12) ICE 연결 수립 완료

│

▼

[🖥️ 서버] ──────→ [🌐 브라우저]

(13) 비디오 스트림 전송

• 브라우저는 <video> 요소로 실시간 영상 수신 및 재생

# **핵심 요약**

- *[🌐 브라우저]**는 먼저 시그널링 서버에 연결해 Offer를 생성 및 전송하고, Answer와 ICE 후보를 받아 연결을 완성함.

- *[🖥️ 서버]**는 Offer를 수신해 RTCPeerConnection을 구성하고, 비디오 트랙(예: GStreamer 출력)을 추가한 후 Answer를 생성해 응답함.

- *[🔗 시그널링 서버]**는 단순히 Offer, Answer, ICE 후보 정보를 중계하는 역할을 함.

- 최종적으로 서버는 브라우저로 비디오 스트림을 전송하고, 브라우저는 이를 실시간으로 재생함.

Cursor Project Rules 업데이트

Project Rules 개요

• 기존에는 프로젝트당 하나의 cursorrules 파일만 생성 가능했음.
• 이번 업데이트로 여러 개의 Project Rules 파일을 생성할 수 있도록 개선됨.
• 이제 프로젝트 내 특정 작업에 맞춰 별도의 규칙을 적용 가능.

Project Rules 설정 방법

• Cursor 설정 메뉴에서 Project Rules 항목 추가됨.
• Add new rule 버튼을 클릭하여 새로운 규칙 생성 가능.
• 규칙 추가 시 .cursor/rules 디렉터리에 저장됨.

Project Rules의 주요 기능

• 각 규칙에 대해 Description(설명)과 파일 경로 규칙을 설정할 수 있음.
• AI가 작업 수행 전 해당 규칙을 자동으로 탐색하여 적용함.
• 필요한 경우 관련된 규칙만 선택적으로 컨텍스트에 추가됨.

Project Rules 적용 방식

• 예를 들어, "로그인 기능 추가" 요청 시 auth-rule 규칙이 자동으로 적용됨.
• 공용 버튼 추가 요청 시 ShadCN 규칙을 찾아 적용.
• 규칙이 많아져도 AI가 자동으로 적절한 규칙을 선택하여 활용.

컴포저 히스토리 요약 기능

• 이전 컴포저 작업 내용을 요약하여 새로운 컴포저에서 이어서 작업 가능.
• 컨텍스트 크기가 커질 경우, 불필요한 정보를 제거하고 핵심 내용만 요약하여 제공.

긴 컨텍스트 처리 개선

• 이전에는 컨텍스트 크기가 커지면 자동으로 압축되었음.
• 이번 업데이트로 컨텍스트를 압축할지 여부를 선택할 수 있음.
• 대형 프로젝트에서 컨텍스트 유지가 중요한 경우, 전체 내용을 전송할 수 있는 옵션 추가.

결론

• Project Rules 기능이 추가되면서 프로젝트별로 세분화된 규칙 적용이 가능해짐.
• AI가 자동으로 적절한 규칙을 탐색하여 적용하는 방식으로 개발 효율성이 향상됨.
• 긴 컨텍스트 처리 옵션이 추가되어 대형 프로젝트에서도 보다 안정적인 개발 가능.

Cursor AI 활용법 요약 (효율적인 솔로 개발을 위한 팁)

Cursor AI 활용법 요약

1. 프로젝트 규칙 설정

• AI의 실수를 방지하려면 명확한 프로젝트 규칙을 설정해야 함.
• Command + Shift + P → New Cursor Rule 선택 후 규칙을 작성.
• 파일별로 적용 가능, Markdown 형식으로 규칙 작성 후 지속적으로 업데이트 필요.

2. Chat 기능 활용

• 코드 관련 질문, 디버깅, 학습에 유용.
• @ 기호를 사용하면 파일, 폴더, 웹 데이터, Git 변경 내역 등을 질문에 포함 가능.
• / 명령어를 사용하면 여러 개의 활성 탭을 한 번에 추가할 수 있음.
• 이미지 업로드 및 붙여넣기도 가능.

3. Cursor Agent 기능

• 자동 코딩 수행 (완전 자동 또는 사용자가 승인하는 방식 선택 가능).
• "Vibe coding" 트렌드와 관련, 사용자는 지켜보며 가이드만 제공 가능.
• Claude 3.7 Sonet 모델 추천 (현재 가장 성능이 우수).

4. Agent 설정 추천

• Auto Apply 설정: 코드베이스 전체에서 AI가 자율적으로 수정 가능하도록 활성화.
• Iterate on Lints 설정: 자동으로 린트 및 타입 오류 수정 가능.
• Yolo 모드: 완전 자동 실행 가능하지만 신중하게 사용해야 함.

📌 요약

Cursor AI를 활용하면 프로젝트 규칙을 설정하여 AI의 실수를 줄이고, Chat 기능으로 코드 학습 및 디버깅을 도우며, Agent를 활용하여 자동 코딩을 할 수 있음. 효율적인 개발을 위해 적절한 설정을 활용하는 것이 중요함.

윈도우용 커서 단축키

단축키	설명
Ctrl + I	Composer 열기
Ctrl + L	Chat 열기
Ctrl + K	Prompt Bar 열기
Ctrl + /	AI 모델 전환
Ctrl + Shift + J	Cursor 설정 열기
Ctrl + Shift + P	명령 팔레트 열기
Enter	(채팅 입력 상자에서) 제출
Ctrl + Backspace	(채팅 입력 상자에서) 생성 취소
Ctrl + Shift + L	선택한 코드를 채팅 컨텍스트에 추가
Ctrl + Enter	코드베이스에서 검색하여 채팅
Tab	자동완성 제안 수락
Ctrl + →	다음 단어 자동완성 수락
Ctrl + K	터미널 프롬프트 바 열기
Ctrl + Enter	생성된 명령 실행
Esc	명령 수락

맥용 커서 단축키

 커서 단축키 정리

단축키	설명
Cmd + I	Agent 열기
Cmd + L	Ask 열기
Cmd + .	채팅 모드 전환
Cmd + /	AI 모델 순환
Cmd + Shift + J	Cursor 설정 열기
Cmd + ,	일반 설정 열기
Cmd + Shift + P	명령 팔레트 열기
Enter	(채팅 입력 상자에서) 제출
Cmd + Backspace	(채팅 입력 상자에서) 생성 취소
Cmd + Shift + L	선택한 코드를 채팅 컨텍스트에 추가
Cmd + Enter	코드베이스에서 검색하여 채팅
Tab	자동완성 제안 수락
Cmd + →	다음 단어 자동완성 수락
Cmd + K	터미널 프롬프트 바 열기
Cmd + Enter	생성된 명령 실행
Esc	명령 수락