Neil Gershenfeld: The beckoning promise of personal fabrication

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TED


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번역: Alf Bae 검토: bowon chung
00:25
This meeting has really been about a digital revolution,
0
25000
4000
이 모임은 진정한 디지털 혁명에 관한 것이라고 생각됩니다.
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but I'd like to argue that it's done; we won.
1
29000
3000
저는 이것이 완수되었고 우리가 이루어냈다고 생각합니다.
00:33
We've had a digital revolution but we don't need to keep having it.
2
33000
4000
우리가 디지털혁명을 이끌었지만 계속 거기에 머무를 필요는 없습니다.
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And I'd like to look after that,
3
37000
2000
오히려 디지털 혁명 다음에
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to look what comes after the digital revolution.
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3000
무엇이 나타날지 살피고 싶습니다.
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So, let me start projecting forward.
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2000
그럼 지금 진행되고 있는 이야기를 해보겠습니다.
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These are some projects I'm involved in today at MIT,
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44000
4000
현재 MIT엔 컴퓨터 이후의 것을 찾기 위해
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looking what comes after computers.
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48000
3000
제가 참여하고 있는 몇개의 프로젝트는 이런 것들입니다.
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This first one, Internet Zero, up here -- this is a web server
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51000
5000
첫 번째로, '인터넷제로' 프로젝트입니다 - 여기 웹서버가 있습니다.
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that has the cost and complexity of an RFID tag --
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서버의 복잡도나 가격은 1달러짜리 RFID 태그 정도이며
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about a dollar -- that can go in every light bulb and doorknob,
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3000
모든 전구나 문 손잡이에 들어갈 수 있는 정도입니다.
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and this is getting commercialized very quickly.
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그리고 매우 빠르게 상품화가 되고 있습니다.
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And what's interesting about it isn't the cost;
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64000
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여기서 흥미로운 것은 낮은 가격이 아니라
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it's the way it encodes the Internet.
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66000
1000
이것이 인터넷에 정보를 생성해내는 방법입니다.
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It uses a kind of a Morse code for the Internet
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67000
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인터넷에 올리기 위해 모르스부호와 유사한 것을 이용을 하고
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so you could send it optically; you can communicate acoustically
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그래서 여러분은 광학적으로 전송할 수 있고 또한,
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through a power line, through RF.
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RF전파나 전선을 이용해서 소리로도 통신할 수 있습니다.
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It takes the original principle of the Internet,
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이는 컴퓨터간 인터넷 네트워킹하는
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which is inter-networking computers,
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인터넷의 기본원리를 그대로 차용하고 있고
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and now lets devices inter-network.
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79000
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여기선 디바이스간 상호 네트워킹을 만듭니다.
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That we can take the whole idea that gave birth to the Internet
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3000
우린 인터넷의 탄생을 이끌었던 모든 아이디어들을
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and bring it down to the physical world in this Internet Zero,
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3000
여기 '인터넷제로' 속의 물리적인 세계안으로 가져왔습니다.
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this internet of devices.
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2000
이 디바이스간의 인터 네트워크로요.
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So this is the next step from there to here,
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이것이 그곳으로부터 여기로의 다음 단계이며
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and this is getting commercialized today.
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3000
지금 상품화되고 있는 것입니다..
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A step after that is a project on fungible computers.
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95000
5000
다음 단계은 대체 컴퓨터 프로젝트입니다.
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Fungible goods in economics can be extended and traded.
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100000
3000
경제학에 있어 대체 가능한 상품은 확장과 교역이 쉽습니다.
01:43
So, half as much grain is half as much useful,
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103000
2000
그래서 곡식의 남는 절반은 절반 대로의 가치가 있지만
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but half a baby or half a computer is less useful than
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105000
3000
아기의 절반이라던가 절반의 컴퓨터는 유용하지 않습니다.
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a whole baby or a whole computer,
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108000
2000
아기의 전체나 컴퓨터의 전체가 유용하지요.
01:50
and we've been trying to make computers that work that way.
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110000
3000
그래서 저희는 그런 문제를 해결하는 컴퓨터를 만들고자 합니다.
01:53
So, what you see in the background is a prototype.
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113000
2000
여러분, 제 뒤로 보는 것이 바로 프로토타입입니다.
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This was from a thesis of a student, Bill Butow, now at Intel,
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115000
3000
지금은 인텔에 있는 빌 버토우의 논문에서 제안된 것이며
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who wondered why, instead of making bigger and bigger chips,
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118000
3000
빌은 점점 커지고 있는 반도체칩을 개발하는 대신에
02:01
you don't make small chips, put them in a viscous medium,
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121000
3000
점성이 있는 매질에 그것들을 집어 넣는다거나
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and pour out computing by the pound or by the square inch.
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124000
2000
파운드 단위나 제곱인치 단위로 만들면 어떨까 생각했습니다.
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And that's what you see here.
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126000
2000
여러분들이 지금 보는 것이 바로 그것입니다.
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On the left was postscript being rendered by a conventional computer;
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128000
3000
왼쪽에 있는 것이 보통 컴퓨터에 의해 렌더링된 포스트스크립트이고
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on the right is postscript being rendered from the first prototype
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131000
3000
오른쪽에 있는 것이 프로토타입이 렌더링한 포스트스크립트입니다.
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we made, but there's no frame buffer, IO processor,
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134000
4000
만들긴 했지만, 여기엔 프레임버퍼, 입출력프로세서 같은 것은 없고
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any of that stuff -- it's just this material.
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138000
2000
단지 이 물질로 되어 있는 프로토타입입니다.
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Unlike this screen where the dots are placed carefully,
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140000
2000
점들이 세세하게 배치된 이런 스크린과는 다르게
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this is a raw material.
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142000
1000
이것은 가공되지 않은 원재료입니다.
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If you add twice as much of it, you have twice as much display.
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143000
3000
만약 여러분이 두배로 추가하면 두배의 큰 디스플레이를 가질 수 있습니다.
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If you shoot a gun through the middle, nothing happens.
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146000
3000
총으로 스크린 가운데를 쏜다해도 아무일도 일어나지 않습니다.
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If you need more resource, you just apply more computer.
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4000
좀 더 많은 자원이 필요하면 그냥 좀 더 많은 컴퓨터를 집어 넣으면 됩니다.
02:33
So, that's the step after this -- of computing as a raw material.
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153000
3000
이것이 원재료로 만드는 컴퓨터의 다음 진화 단계입니다.
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That's still conventional bits, the step after that is --
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156000
3000
여전히 이 단계에서 그것은 통상적인 비트들이고
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this is an earlier prototype in the lab;
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159000
2000
다음 단계는 실험실에서의 초기 프로토타입입니다.
02:41
this is high-speed video slowed down.
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161000
2000
고속촬영으로 느리게 본 화면입니다.
02:43
Now, integrating chemistry in computation, where the bits are bubbles.
50
163000
3000
지금, 화학과 결합된 컴퓨터 환경에서 비트는 거품들일 것입니다.
02:46
This is showing making bits, this is showing --
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166000
2000
이 장면은 비트를 만드는 것을 보여주고 있고 이것이 보여주는 바는,
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once again, slowed down so you can see it,
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168000
2000
다시 한번, 느리게 만들어서 여러분들이 볼 수 있게 한것입니다.
02:50
bits interacting to do logic and multiplexing and de-multiplexing.
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170000
4000
비트들이 논리적 연산과 멀티플렉싱, 디멀티플렉싱을 하기위해 상호작용을 하고 있죠.
02:54
So, now we can compute that the output arranges material
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174000
3000
이제, 우리는 정보뿐만 아니라 물질을 정렬한 출력물도 계산할 수 있습니다.
02:57
as well as information. And, ultimately, these are some slides
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177000
4000
그리고 궁극적으로 이 슬라이드들은
03:01
from an early project I did, computing where the bits are stored
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181000
3000
초기 프로젝트에서 제가 한것으로, 원자의 핵에 양자역학적으로 저장되어
03:04
quantum-mechanically in the nuclei of atoms, so
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184000
3000
있는 비트들로 계산을 하고, 그 결과
03:07
programs rearrange the nuclear structure of molecules.
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187000
4000
분자의 원자 구조를 재정렬하는 프로그램입니다.
03:11
All of these are in the lab pushing further and further and further,
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191000
4000
이 모든것들이 연구실에서 계속 계속 연구되고 있습니다.
03:15
not as metaphor but literally integrating bits and atoms,
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195000
3000
그냥 은유가 아니라 정말 말그대로 비트와 원자가 통합되고
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and they lead to the following recognition.
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198000
3000
그 다음에 따르는 인식의 통합을 이끌게 됩니다.
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We all know we've had a digital revolution, but what is that?
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201000
3000
우리 모두는 디지털혁명을 통해 겪은 것을 알고 있지만 그런데 그것은 무엇이였을 까요?
03:24
Well, Shannon took us, in the '40s, from here to here:
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204000
3000
1940년대 샤논이 우리에게 이야기한 바에 의하면
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from a telephone being a speaker wire that degraded with distance
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207000
4000
거리가 멀어지면 품질 저하되는 통신선을 쓰는 전화로부터
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to the Internet. And he proved the first threshold theorem, that shows
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211000
4000
인터넷으로 진화, 그리고 첫번째 임계점 이론을 증명하면서 그는,
03:35
if you add information and remove it to a signal,
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215000
3000
만약 신호에 여러분이 정보를 추가하고 삭제해도
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you can compute perfectly with an imperfect device.
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218000
2000
불완전한 디바이스를 가지고도 완벽한 연산을 할 수 있음을 보여주었습니다.
03:40
And that's when we got the Internet.
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220000
2000
그것은 우리가 인터넷에 접속했을 때입니다.
03:42
Von Neumann, in the '50s, did the same thing for computing;
69
222000
3000
1950년대 폰노이만은 컴퓨팅에 있어 같은 일을 했었습니다.
03:45
he showed you can have an unreliable computer but restore its state
70
225000
3000
그는 신뢰도가 떨어지지만 이를 완벽한 상태로 복구할 수 있는 컴퓨터를 가질수 있다는 것을 보여주었습니다.
03:48
to make it perfect. This was the last great analog computer at MIT:
71
228000
4000
이것이 MIT의 마지막 위대한 아날로그 컴퓨터였습니다.
03:52
a differential analyzer, and the more you ran it,
72
232000
2000
미분분석기이며 여러분이 더 많은 것을 실행시킬수록
03:54
the worse the answer got.
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234000
2000
점점 더 결과 얻기가 더 어려웠습니다.
03:56
After Von Neumann, we have the Pentium, where the billionth transistor
74
236000
3000
폰노이만이후 우리는 10억개의 트랜지스터가 내장된 펜티엄(인텔의 소위586 CPU)를 가졌습니다.
03:59
is as reliable as the first one.
75
239000
3000
처음 것 만큼이나 신뢰성있는 것이였습니다.
04:02
But all our fabrication is down in this lower left corner.
76
242000
3000
하지만 저희가 만든 것은 여기 왼쪽 코너 아래에 있습니다.
04:05
A state-of-the-art airplane factory rotating metal wax at fixed metal,
77
245000
3000
예술적 경지의 비행기 공장에서 고정된 금속에 회전하는 금속 왁스를 만드는 기술이나
04:08
or you maybe melt some plastic. A 10-billion-dollar chip fab
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248000
3000
플라스팅 용해이거나 100억불의 반도체 칩 공장도
04:11
uses a process a village artisan would recognize --
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251000
3000
마을의 구식 장인들도 이해할 만한 방법으로 만듭니다.
04:14
you spread stuff around and bake it.
80
254000
3000
우선 재료를 넓게 펴고 굽습니다.
04:17
All the intelligence is external to the system;
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257000
2000
모든 지식은 시스템의 외부에 있고
04:19
the materials don't have information.
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259000
2000
물질들에는 아무런 정보가 없습니다.
04:21
Yesterday you heard about molecular biology,
83
261000
3000
어제 여러분은 분자생물학에 관해 이야기를 들으셨습니다.
04:24
which fundamentally computes to build.
84
264000
2000
그건 근본적으로 정보처리 시스템을
04:26
It's an information processing system.
85
266000
2000
구축하기 위해 만드는 기술입니다.
04:28
We've had digital revolutions in communication and computation,
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268000
4000
우리가 통신과 컴퓨팅에서 디지털 혁명을 가져왔지만
04:32
but precisely the same idea, precisely the same math
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272000
3000
정확하게는 샤논이나 폰노이만이 한 것과 같은 아이디어, 같은 수학은
04:35
Shannon and Von Neuman did, hasn't yet come out
88
275000
2000
아직까지 물리적 세상에 구현되지는 못했습니다.
04:37
to the physical world. So, inspired by that,
89
277000
3000
그래서 이것에 영향받은
04:40
colleagues in this program -- the Center for Bits and Atoms
90
280000
2000
이 프로그램의 MIT의 비트와 원자 연구소의
04:42
at MIT -- which is a group of people, like me,
91
282000
3000
저같은 사람들이 모인 동료들의 그룹은
04:45
who never understood the boundary between physical science
92
285000
3000
물리과학과 컴퓨터과학사이의 경계에 대해 전혀 이해하지 했습니다만
04:48
and computer science. I would even go further and say
93
288000
3000
제가 또한 좀 더 이야기 해야하는 것은
04:51
computer science is one of the worst things that ever happened
94
291000
2000
컴퓨터과학은 컴퓨터들에서 또는 과학에서 생긴
04:53
to either computers or to science --
95
293000
2000
최악의 것들중 하나라는 것입니다.
04:55
(Laughter)
96
295000
1000
(웃음)
04:56
-- because the canon -- computer science --
97
296000
4000
컴퓨터 사이언스에서의 규범은
05:00
many of them are great but the canon of computer science
98
300000
2000
대부분은 훌륭하지만 컴퓨터사이언스의 규범은
05:02
prematurely froze a model of computation
99
302000
3000
1950년대에 있었던 기술을 기반해서
05:05
based on technology that was available in 1950,
100
305000
3000
미성숙하게 컴퓨팅의 모델로 굳어졌습니다.
05:08
and nature's a much more powerful computer than that.
101
308000
2000
그리고 자연은 그보다 훨씬 더 강력한 컴퓨터가 있지요.
05:10
So, you'll hear, tomorrow, from Saul Griffith. He was one of the
102
310000
4000
내일 여러분은 이프로그램에서 배출한 첫 학생인
05:14
first students to emerge from this program.
103
314000
3000
사울 그리프쓰의 발표를 들으실 겁니다.
05:17
We started to figure out how you can compute to fabricate.
104
317000
3000
우리는 어떻게 생성을 위한 계산이 가능한지를 알아 내기 위한 연구를 시작했습니다.
05:20
This was just a proof of principle he did of tiles
105
320000
3000
이것은 그가 타일에 관해서 수행했던 원리의 증거 입니다.
05:23
that interact magnetically, where you write a code,
106
323000
2000
코드를 작성하면 이것이 전자기적으로 상호 작용하는 타일들입니다.
05:25
much like protein folding, that specifies their structure.
107
325000
3000
이것은 그 구조를 결정하는 단백질 분화와 같습니다.
05:28
So, there's no feedback to a tool metrology;
108
328000
3000
여기에 계측하기 위한 도구의 피드백은 없습니다.
05:31
the material itself codes for its structure in just the same ways
109
331000
5000
단백질이 만들어지는 방법과 똑 같이 그자신의 구조는
05:36
that protein are fabricated. So, you can, for example, do that.
110
336000
4000
물질들이 코드에 의해 형성 됩니다. 그래서 여기 예를 보다시피
05:40
You can do other things. That's in 2D. It works in 3D.
111
340000
3000
다른 여러가지를 만들 수 있습니다. 여기는 2차원이지만 3차원에서 작동합니다.
05:43
The video on the upper right -- I won't show for time --
112
343000
2000
다 보여드릴 순없습니다만 오른쪽 위의 비디오를 보시면
05:45
shows self-replication, templating so something can make something
113
345000
4000
자기복제를 하고 형판을 만들며, 그리고 물건이 물건을 만들고 다시
05:49
that can make something, and we're doing that now over, maybe,
114
349000
3000
이것이 물건을 만드는 마치 아마도 우리가 지금 계속하는 일을 합니다.
05:52
nine orders of magnitude. Those ideas have been used to show
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352000
3000
9단계를 거칩니다. 이러한 아이디어는
05:55
the best fidelity and direct rate DNA to make an organism,
116
355000
3000
DNA가 기관을 만드는 직접 비율과 최적의 정확성을 보여줍니다.
05:58
in functionalizing nanoclusters with peptide tails
117
358000
3000
이러한 조립을 만드는 코드는 팹타이드의 꼬리에
06:01
that code for their assembly -- so, much like the magnets,
118
361000
2000
나노 사이즈의 형태로 구조화 되었으며, 그래서 자석과 같이
06:03
but now on nanometer scales.
119
363000
2000
그러나 나노미터의 스케일에서 일어납니다.
06:05
Laser micro-machining: essentially 3D printers that digitally fabricate
120
365000
4000
마이크로 제작 레이저: 근본적으로 디지털적으로 기능 시스템을
06:09
functional systems, all the way up to building buildings,
121
369000
3000
만드는 3차원 프린터는. 구조를 밑에서 부터 차곡히 쌓아 만듭니다.
06:12
not by having blueprints,
122
372000
1000
어떤 설계도에 의하지 않고
06:13
but having the parts code for the structure of the building.
123
373000
3000
전체 건축의 구조에 대한 부품의 코드를 가지고 만듭니다.
06:16
So, these are early examples in the lab of emerging technologies
124
376000
5000
이것들이 바로 최첨단 기술의 연구소에서 보여드릴 수 있는
06:21
to digitize fabrication. Computers that don't control tools
125
381000
4000
디지털 제조의 초기 사례들입니다. 여기 컴퓨터들은 어떤 툴을 조절하지 않고
06:25
but computers that are tools, where the output of a program
126
385000
4000
컴퓨터들이 어떤 프로그램으로 비트를 조종하듯이
06:29
rearranges atoms as well as bits.
127
389000
4000
원자를 재배열하여 출력하는 컴퓨터입니다.
06:33
Now, to do that -- with your tax dollars, thank you --
128
393000
3000
여기 있는 것들은 다 여러분의 세금으로 산겁니다. 감사합니다.
06:36
I bought all these machines. We made a modest proposal
129
396000
4000
전 여기 기계들을 구입했는데요 우리는 NSF에 제안서를 제출하고
06:40
to the NSF. We wanted to be able to make anything on any length scale,
130
400000
4000
어떤 스케일의 어떤것이든 만들어 낼수 있는 능력을 가지길 원했습니다.
06:44
all in one place, because you can't segregate digital fabrication
131
404000
4000
모든 걸 한장소에서요. 왜냐하면 디지털 제조를 분야나 스케일 별로
06:48
by a discipline or a length scale.
132
408000
2000
구분할 수 없었기 때문입니다.
06:50
So we put together focused nano beam writers
133
410000
4000
그래서 저힌 나노 빔 제작기에 집중하고요
06:54
and supersonic water jet cutters and excimer micro-machining systems.
134
414000
5000
초음파 워터젯 절단기와 엑시머 마이크로 기계 제작 시스템을 만들었습니다.
06:59
But I had a problem. Once I had all these machines,
135
419000
3000
그런데 문제가 생겼습니다. 우리가 이런 기계를 다 구비하자
07:02
I was spending too much time teaching students to use them.
136
422000
3000
학생들에게 이 기계를 다루는 법을 가르치느라고 너무 많은 시간을 써야 했습니다.
07:05
So I started teaching a class, modestly called,
137
425000
2000
그래서 저는 수업을 만들어 가르쳤습니다.
07:07
"How To Make Almost Anything." And that wasn't meant to be provocative;
138
427000
3000
너무 자극적인 의미를 가지려고 한것은 아니지만 "거의 모든 것을 만드는 방법"이 되었습니다.
07:10
it was just for a few research students.
139
430000
2000
사실 소수의 연구원 학생들을 위한 수업이였는데
07:12
But the first day of class looked like this.
140
432000
2000
수업 첫날의 모습은 이랬습니다.
07:14
You know, hundreds of people came in begging,
141
434000
2000
정말 수백명이 와서 수강신청을 애원했습니다.
07:16
all my life I've been waiting for this class; I'll do anything to do it.
142
436000
3000
제 평생을 이 수업을 위해 기다려온듯 하고 저는 이를 위해 어떤거라도 할겁니다.
07:19
Then they'd ask, can you teach it at MIT? It seems too useful?
143
439000
3000
그러고 질문이 쏟아졌는데 : 당신이 MIT에서 가르치나요? 유용한건가요?
07:22
And then the next --
144
442000
1000
그리고 그다음은..
07:23
(Laughter)
145
443000
2000
(웃음)
07:25
-- surprising thing was they weren't there to do research.
146
445000
1000
놀랍게도 그들은 리서치를 하길 원하지 않았습니다.
07:26
They were there because they wanted to make stuff.
147
446000
2000
그들은 뭔가를 만들고 싶어 했기 때문에 온것이 였죠.
07:28
They had no conventional technical background.
148
448000
4000
그들은 일반적인 기술적 배경을 가지고 있지 않았습니다.
07:32
At the end of a semester they integrated their skills.
149
452000
2000
학기말에 그들은 기술들을 통합해서 만들었는데.
07:34
I'll show an old video. Kelly was a sculptor, and this is what she did
150
454000
4000
여기 옛날 비디오를 보시면 켈리는 조각가였는데 이게 그녀가 만든겁니다.
07:38
with her semester project.
151
458000
2000
그녀의 학기말 프로젝트입니다.
07:40
(Video): Kelly: Hi, I'm Kelly and this is my scream buddy.
152
460000
3000
(비디오) 켈리: 안녕, 전 켈리고 여긴 제 소리지르기 친구랍니다.
07:45
Do you ever find yourself in a situation
153
465000
3000
혹시 정말로 소리지르고 싶은 상황에서
07:48
where you really have to scream, but you can't because you're at work,
154
468000
5000
직장이라서 그러지 못한 경험이 있나요?
07:53
or you're in a classroom, or you're watching your children,
155
473000
3000
혹은 교실이거나 애를 돌볼 때라든가요.
07:56
or you're in any number of situations where it's just not permitted?
156
476000
5000
아나면 그냥 소리를 지르는 게 금지된 어떠한 상황에서라도요.
08:01
Well, scream buddy is a portable space for screaming.
157
481000
4000
네, 소리지르기 친구는 소리지르기 위한 휴대용 공간입니다.
08:05
When a user screams into scream buddy, their scream is silenced.
158
485000
5000
사용자가 여기다 소리를 지르면 그 소리는 조용하게 사라지지요.
08:10
It is also recorded for later release where, when and how
159
490000
4000
이 소리는 나중에 언제 어디서나 사용자가 원하는 데로
08:14
the user chooses.
160
494000
1000
녹음되었다가 다시 틀어 놓을 수 있습니다.
08:36
(Scream)
161
516000
2000
(비명)
08:39
(Laughter) (Applause)
162
519000
4000
(웃음과 박수)
08:43
So, Einstein would like this.
163
523000
2000
아마 아인슈타인이 이걸 좋아했을 것 같군요.
08:45
This student made a web browser for parrots --
164
525000
1000
이 학생은 앵무새를 위한 웹브로우저를 만들었어요.
08:46
lets parrots surf the Net and talk to other parrots.
165
526000
3000
앵무새가 인터넷을 통해 다른 앵무새에게 이야기하도록 하는 것입니다.
08:49
This student's made an alarm clock you wrestle
166
529000
2000
이 학생은 자명종 시계를 만들었는데
08:51
to prove you're awake; this is one that defends --
167
531000
2000
당신이 일어났다는 것을 증명해야 합니다. 이건 당신의 개인 공간에서
08:53
a dress that defends your personal space.
168
533000
2000
당신의 옷을 지키는 것이고요.
08:55
This isn't technology for communication;
169
535000
2000
커뮤니케이션을 위한 기술은 아니지요.
08:57
it's technology to prevent it.
170
537000
2000
오히려 그것을 막는 기술입니다.
08:59
This is a device that lets you see your music.
171
539000
3000
이것은 듣고 있는 음악을 볼 수 있도록 만든 장치이고요.
09:02
This is a student who made a machine that makes machines,
172
542000
3000
이 학생은 기계를 만드는 기계를 만들었습니다.
09:05
and he made it by making Lego bricks that do the computing.
173
545000
3000
레고 블릭을 가지고 컴퓨팅을 할 수 있도록 만들었지요.
09:08
Just year after year -- and I finally realized
174
548000
2000
몇년 후에 저는 비로서 깨달았습니다.
09:10
the students were showing the killer app of personal fabrication
175
550000
4000
학생들이 개인적인 제조를 통해 킬러앱을 보여줄 수 있다는 것입니다.
09:14
is products for a market of one person.
176
554000
2000
단 한사람의 시장을 위한 제품을 만드는 겁니다.
09:16
You don't need this for what you can get in Wal-Mart;
177
556000
2000
월마트에서 살수 있는 거라면 이런것은 필요 없습니다.
09:18
you need this for what makes you unique.
178
558000
1000
이건 당신을 독특하게 만드는데 필요한 것입니다.
09:19
Ken Olsen famously said, nobody needs a computer in the home.
179
559000
4000
켄 올센은 아무도 집에 컴퓨터를 들여놓을 필요가 없다라는 유명한 말을 했습니다.
09:23
But you don't use it for inventory and payroll;
180
563000
2000
그러나 창고나 고용을 위해 컴퓨터는 필요없습니다.
09:25
DEC is now twice bankrupt. You don't need personal fabrication
181
565000
3000
덱은 파산하게 만드는 장남감이지요. 만약 살 수 있는 물건이라면
09:28
in the home to buy what you can buy because you can buy it.
182
568000
2000
집에서 개인적으로 제조 할 필요가 없습니다.
09:30
You need it for what makes you unique, just like personalization.
183
570000
4000
퍼스널라이제이션(개인화)같이 어떤 독창적인걸 원할 때 필요한것입니다.
09:34
So, with that, in turn, 20 million dollars today does this;
184
574000
4000
그래서 지금은 이런걸 하는데 2천만달러가 들어가지만
09:38
20 years from now we'll make Star Trek replicators that make anything.
185
578000
4000
20년 후 쯤에는 스타 트렉의 물질재생기 처럼 아무거나 다 만들어낼수 있을지 모릅니다.
09:42
The students hijacked all the machines I bought to do personal fabrication.
186
582000
4000
제가 개인 제조를 위해 산 모든 기계들은 학생들이 차지했지요.
09:46
Today, when you spend that much of your money,
187
586000
2000
오늘날 당신이 돈을 소비 할때에
09:48
there's a government requirement to do outreach, which often means
188
588000
3000
이는 때때로 지역 학교의 수업에서나 웹사이트; 굳이 대단하지 않더라도
09:51
classes at a local school, a website -- stuff that's just not that exciting.
189
591000
3000
에서 정부가 원하는 것이 있습니다.
09:54
So, I made a deal with my NSF program managers that
190
594000
4000
그래서 NSF 프로그램 담당자와 저는 협상을 했는데
09:58
instead of talking about it, I'd give people the tools.
191
598000
2000
거기에 대해 말하는 대신 저는 사람들에게 도구를 주었습니다.
10:00
This wasn't meant to be provocative or important,
192
600000
2000
그것은 그리 중요하거나 도발적인 의미는 아니였습니다.
10:02
but we put together these Fab Labs. It's about 20,000 dollars in equipment
193
602000
4000
그러나 우리는 이걸 팹연구실에 모았습니다. 이건 2만달러의 장비에 대해서
10:06
that approximate both what the 20 million dollars does and where it's going.
194
606000
5000
2천만달러가 하고 있고 이것이 어떻게 해야하는지에 대한 대략적인 것에 대해서입니다.
10:11
A laser cutter to do press-fit assembly with 3D from 2D,
195
611000
3000
2차원에서 3차원으로 레이저 절단기와 프레스 조립기가 만들어 내고
10:14
a sign cutter to plot in copper to do electromagnetics,
196
614000
2000
전자기장을 위해 동을 미크론 단위로
10:16
a micron scale,
197
616000
2000
절단해냅니다.
10:18
numerically-controlled milling machine for precise structures,
198
618000
2000
이런 정밀한 구조를 위해 수치제어장치는
10:20
programming tools for less than a dollar,
199
620000
3000
1달러 미만으로 프로그래밍가능한 도구인데
10:23
100-nanosecond microcontrollers. It lets you work from microns
200
623000
3000
100 나노초의 정밀한 조절이 가능합니다. 이것은 미크론 단위에서
10:26
and microseconds on up, and they exploded around the world.
201
626000
4000
마이크로초 이상으로 작업하는 것을 가능하게 했고 세계에 널리 퍼져 나갔습니다.
10:30
This wasn't scheduled, but they went from inner-city Boston
202
630000
2000
이건 스케쥴에는 없었는데요. 보스턴 시내로 부터
10:32
to Pobal in India, to Secondi-Takoradi on Ghana's coast
203
632000
4000
인디아의 보팔, 그리고 가나 해안의 세콘디-타코라디 까지
10:36
to Soshanguve in a township in South Africa,
204
636000
3000
남아프리카의 소샨구베의 마을까지
10:39
to the far north of Norway, uncovering, or helping uncover,
205
639000
4000
노르웨의 북쪽 끝의 아직 개척되지 않았거나 아니면 개척이 필요한 지역까지
10:43
for all the attention to the digital divide,
206
643000
3000
디지털디바이드 문제가 있는 모든 관심지역에
10:46
we would find unused computers in all these places.
207
646000
4000
모든 이러한 장소에서 우리는 사용하지 않은 컴퓨터를 발견합니다.
10:50
A farmer in a rural village -- a kid needs to measure and modify
208
650000
3000
시골에 있는 농부나 세상을 바꾸고 측정할 필요가 있는 아이는
10:53
the world, not just get information about it on a screen.
209
653000
4000
화면에 있는 정보를 그냥 얻는 것만이 아닙니다.
10:57
That there's really a fabrication and an instrumentation divide
210
657000
2000
디지털 디바이드(격차)보두 깊은 도구의 격차와 제조기술이
10:59
bigger than the digital divide.
211
659000
3000
더욱 더 큰일입니다.
11:02
And the way you close it is not IT for the masses but IT development for the masses.
212
662000
3000
IT기술이 대중을 위해서 만드는 것 뿐아니라 대중을 위해 IT기술이 발전하는 방법입니다.
11:05
So, in place after place
213
665000
3000
그래서 이곳 저곳에서
11:08
we saw this same progression: that we'd open one of these Fab Labs,
214
668000
3000
우리는 같은 진보를 보고 있습니다. 그중 하나가 우리 팹연구실들입니다.
11:11
where we didn't -- this is too crazy to think of.
215
671000
3000
우리가 하지 않은 것이 있다면 아마도 그건 생각하기에도 미친짓이기 때문입니다.
11:14
We didn't think this up, that we would get pulled to these places;
216
674000
3000
이런 곳들에서 끌어내기 위해 우리는 이걸 생각해 낸건 아닙니다.
11:17
we'd open it. The first step was just empowerment.
217
677000
2000
우리는 그걸 열어 제낄것이고. 그 첫번째 단계는 힘을 부여하는 것입니다.
11:19
You can see it in their face, just this joy of, I can do it.
218
679000
3000
그들의 얼굴에서 즐거움 뿐만 아니라 내가 해낼 수 있다는 자신감을 볼 수 있습니다.
11:22
This is a girl in inner-city Boston who had just done a high-tech
219
682000
2000
보스턴 시내에 사는 이 소녀는 방금 시내 커뮤니티 센터에서
11:24
on-demand craft sale in the inner city community center.
220
684000
4000
주문형 공예 상품을 첨단기술로 만드는 것을 해냈습니다.
11:28
It goes on from there to serious hands-on technical education
221
688000
4000
이것은 정말 훌륭한 직접적인 기술 교육입니다.
11:32
informally, out of schools. In Ghana we had set up one of these labs.
222
692000
5000
학교 밖에서 할 수 있습니다. 가나에서 이러한 연구실을 하나 만들었습니다.
11:37
We designed a network sensor, and kids would show up
223
697000
2000
우리는 네트워크 센서를 디자인 했는데 애들이 여기에 빠져서
11:39
and refuse to leave the lab.
224
699000
1000
연구실을 떠나려고 하지 않았어요.
11:40
There was a girl who insisted we stay late at night --
225
700000
3000
이 소녀는 밤늦게 까지 남고 싶어서 우리에게 요청했지요.
11:43
(Video): Kids: I love the Fab Lab.
226
703000
2000
(비디오) 아이: 전 팹 연구실을 사랑해요.
11:45
-- her first night in the lab because she was going to make the sensor.
227
705000
3000
그녀는 센서를 만드려고 했기 때문에 연구실에서 밤을 지새웠지요.
11:48
So she insisted on fabbing the board, learning how to stuff it,
228
708000
3000
보드를 만들어 내려고 했고 그걸 만들어 내는 방법을 배웠습니다.
11:51
learning how to program it. She didn't really know
229
711000
2000
그리고 어떻게 프로그래밍을 만드는 지를 배웠습니다.
11:53
what she was doing or why she was doing it, but she knew
230
713000
2000
그녀는 뭘하는지 왜 그걸 하는지 잘 모르긴 했지만
11:55
she just had to do it. There was something electric about it.
231
715000
3000
그녀는 그걸 해야만한다고 생각했고 마치 끌려가듯이 거기에 빠져들었습니다.
11:58
This is late at, you know, 11 o'clock at night
232
718000
2000
거의 밤 열한시쯤 됐는데
12:00
and I think I was the only person surprised when what she built
233
720000
3000
그녀가 그걸 처음 만들어 냈을때
12:03
worked the first time.
234
723000
2000
놀란 첫번째 사람이 저였습니다.
12:05
And I've shown this to engineers at big companies, and they say
235
725000
2000
전 이걸 대기업 다니는 엔지니어에게 보여주었는데
12:07
they can't do this. Any one thing she's doing, they can do better,
236
727000
3000
그들은 못한다고 하더군요. 다른 모든건 그애 보다 다 잘할 수 있는데요
12:10
but it's distributed over many people and many sites
237
730000
3000
그러나 이건 많은 사람과 사이트들로 퍼져나갔고
12:13
and they can't do in an afternoon
238
733000
1000
반나절만에 할수 있는 일은 원래 아니였습니다.
12:14
what this little girl in rural Ghana is doing.
239
734000
3000
이것이 아프리카 가나의 시골 마을 소녀가 해낸것입니다.
12:33
(Video): Girl: My name is Valentina Kofi; I am eight years old.
240
753000
4000
(비디오): 소녀: 전 발렌티나 코피에요 8살입니다.
12:37
I made a stacking board.
241
757000
3000
저는 적층 보드를 만들었습니다.
12:40
And, again, that was just for the joy of it.
242
760000
3000
그냥 또 재미로 만들어 본거에요.
12:43
Then these labs started doing serious problem solving --
243
763000
3000
그리고 이런 연구실들은 아주 심각하게 문제해결을 시작하고 있습니다.
12:46
instrumentation for agriculture in India,
244
766000
2000
인도의 농업을 위한 도구
12:48
steam turbines for energy conversion in Ghana,
245
768000
2000
가나의 에너지 전환을 위한 증기 터빈
12:50
high-gain antennas in thin client computers.
246
770000
4000
클라이언트 컴퓨터를 위한 고성능 안테나
12:54
And then, in turn, businesses started to grow,
247
774000
1000
그리고 이번에는 새로운 사업들이 자라고 있습니다.
12:55
like making these antennas.
248
775000
1000
이런 안테나 제작 같이요.
12:56
And finally, the lab started doing invention.
249
776000
2000
그리고 드디어 실험실은 발명을 시작하고 있습니다.
12:58
We're learning more from them than we're giving them.
250
778000
2000
우리는 드린것보다 더 많은 것을 그들에게서 배우고 있습니다.
13:00
I was showing my kids in a Fab Lab how to use it.
251
780000
3000
애들에게 팹 실험실에서 어떻게 사용하는지 보여주고 있었는데
13:03
They invented a way to do a construction kit out of a cardboard box --
252
783000
4000
판지박스에서 만든 제조 키트를 만드는 방법을 발명했습니다.
13:07
which, as you see up there, that's becoming a business --
253
787000
2000
그건, 여기 위에 보시다시피, 사업화 되었습니다.
13:09
but their design was better than Saul's design at MIT,
254
789000
3000
MIT의 사울의 디자인보다 훨씬 훌륭합니다.
13:12
so there's now three students at MIT doing their theses on
255
792000
3000
그래서 MIT의 학생 3명이 여기에 투입되었습니다.
13:15
scaling the work of eight-year-old children
256
795000
3000
8살짜리가 만든 작품이 커진것이죠.
13:18
because they had better designs.
257
798000
1000
그들이 더 나은 디자인들을 만들 수 있었기 때문입니다.
13:19
Real invention is happening in these labs.
258
799000
3000
진정한 발명이 이런 연구실에서 일어나고 있습니다.
13:22
And I still kept -- so, in the last year I've been spending time with
259
802000
2000
작년에 저는 이런 걸 원하는 주정부와 관리들과 시간을
13:24
heads of state and generals and tribal chiefs who all want this,
260
804000
3000
보내면서 계속 말하고
13:27
and I keep saying, but this isn't the real thing.
261
807000
2000
강조했지만 이것은 정말 아직 완전한 것은 아닙니다.
13:29
Wait, like, 20 years and then we'll be done.
262
809000
2000
한 20년 정도 기다린다면 완성될지 모릅니다.
13:31
And I finally got what's been going on. This is Kernigan and Ritchie
263
811000
3000
그리고 최종적으로 우리가 얻게 될것은 여기 커니건 과 릿치가
13:34
inventing UNIX on a PDP.
264
814000
3000
PDP시스템의 UNIX를 발명한 것 처럼입니다.
13:37
PDPs came between mainframes and minicomputers.
265
817000
2000
PDP는 메인프레임과 미니 컴퓨터 사이의 종류였습니다.
13:39
They were tens of thousands of dollars, hard to use,
266
819000
3000
수만달러의 비싸고 사용하기 어려운 물건이였죠.
13:42
but they brought computing down to work groups,
267
822000
2000
그러나 그것이 실무하는 사람에게 주어지자
13:44
and everything we do today happened there.
268
824000
2000
우리가 보는 모든 것들이 생겨났습니다.
13:46
These Fab Labs are the cost and complexity of a PDP.
269
826000
3000
여기 팹 연구실은 딱 PDP가 가졌던 복잡도와 비용과 비슷합니다.
13:49
The projection of digital fabrication
270
829000
2000
디지털 제조의 전망은
13:51
isn't a projection for the future; we are now in the PDP era.
271
831000
3000
그저 미래를 위한 전망은 아닙니다.: 우리는 아직 PDP시대에 있다고 볼수 있습니다.
13:54
We talked in hushed tones about the great discoveries then.
272
834000
3000
그러나 우리는 위대한 발명에 대한 전망을 이야기 할 수 있습니다.
13:57
It was very chaotic, it wasn't, sort of, clear what was going on.
273
837000
3000
꽤 무질서 하지만 어떤 면에서 무었이 진행되고 있는지는 분명합니다.
14:00
In the same sense we are now, today, in the minicomputer era
274
840000
3000
미니컴퓨터 시대의 우리가 오늘날 느끼는 것은
14:03
of digital fabrication.
275
843000
2000
디지털 제조에 대한 것과 비슷합니다.
14:05
The only problem with that is it breaks everybody's boundaries.
276
845000
4000
유일한 문제는 이것이 모든 사람들의 영역을 침범한다는 것입니다.
14:09
In DC, I go to every agency that wants to talk, you know;
277
849000
3000
워싱턴디씨에서 저는 대화하기 원하는 모든 기관과 만났습니다.
14:12
in the Bay Area, I go to every organization you can think of --
278
852000
2000
샌프란시스코 지역에서 모든 기관과 만났지요.
14:14
they all want to talk about it, but it breaks
279
854000
2000
그들은 모두 이것에 대해 말했지만
14:16
their organizational boundaries. In fact, it's illegal for them,
280
856000
3000
그건 자신들의 업무영역을 넘어서는 것이고. 사실 그것은 불법일때도 있습니다.
14:19
in many cases, to equip ordinary people to create
281
859000
4000
많은 경우에 그냥 보통사람들에게 기술을 소비하는 대신
14:23
rather than consume technology.
282
863000
1000
뭔가를 창조할 수 있게 끔 하는 것은
14:24
And that problem is so severe that the ultimate invention
283
864000
4000
궁극적 발명이 이러한 커뮤니티로 부터 온다는
14:28
coming from this community surprised me:
284
868000
3000
그런 극적인 면이 저를 놀라게 합니다.
14:31
it's the social engineering. That the lab in far north of Norway --
285
871000
4000
이것은 소셜 엔지니어링입니다. 이 연구실은 노르웨이 북단에 있는데요.
14:35
this is so far north its satellite dishes look at the ground
286
875000
2000
여기는 하도 북쪽이라 인공위성 안테나가
14:37
rather than the sky because that's where the satellites are --
287
877000
4000
하늘을 보는 대신 그냥 땅쪽을 둘러 보듯이 설치 되어 있죠.
14:41
the lab outgrew the little barn that it was in.
288
881000
1000
이 연구소는 작은 헛간이 있던 자리에 만들었습니다.
14:42
It was there because they wanted to find animals in the mountains
289
882000
3000
여긴 산에 있는 동물들을 찾기 원했기 때문에 거기 있었습니다.
14:45
but it outgrew it, so they built this extraordinary village for the lab.
290
885000
4000
그래서 이런 연구실을 위한 범상치 않은 마을을 만들었지요.
14:49
This isn't a university; it's not a company. It's essentially
291
889000
2000
여긴 대학도 아니고 회사도 아닙니다. 근본적으로
14:51
a village for invention; it's a village for the outliers in society,
292
891000
5000
발명을 위한 마을이고 이 마을은 사회에서 기대를 뛰어넘는 것을 만듭니다.
14:56
and those have been growing up around these Fab Labs
293
896000
2000
그리고 전세계에서 이런 팹 연구실이
14:58
all around the world.
294
898000
1000
여기저기 생기는 것을 볼 수 있습니다.
14:59
So this program has split into an NGO foundation,
295
899000
4000
그래서 이 프로그램은 NGO재단으로 독립해서 만들어졌습니다.
15:03
a Fab Foundation to support the scaling, a micro VC fund.
296
903000
4000
이 재단에서는 작은 벤쳐캐피털 펀드를 지원합니다.
15:07
The person who runs it nicely describes it as
297
907000
1000
사람들은 이를
15:08
"machines that make machines need businesses that make businesses:"
298
908000
4000
기계가 기계를 만들기 위해 필요하듯 비즈니스를 만들기 위한 비즈니스라고 합니다.
15:12
it's a cross between micro-finance and VC to do fan-out,
299
912000
3000
이건 미소금융과 벤쳐캐피털 사이의 펼쳐진 영역 사이에 있지요.
15:15
and then the research partnerships back at MIT for what's
300
915000
2000
그리고 MIT가 이를 가능하게 하는
15:17
making it possible.
301
917000
3000
리서치 파트너쉽에 의해 지원됩니다.
15:20
So I'd like to leave you with two thoughts.
302
920000
2000
그래서 저는 여러분꼐 두가지 생각을 남기려고 합니다.
15:22
There's been a sea change in aid, from top-down mega-projects
303
922000
5000
밑으로 부터 위에서 부터 풀뿌리로 미소 금융이 이런 뿌리에
15:27
to bottom-up, grassroots, micro-finance investing in the roots,
304
927000
4000
도움을 줘서 만드려는 엄청난 변화의 시도가 있었습니다.
15:31
so that everybody's got that that's what works.
305
931000
3000
그래서 모두가 거기에 뛰어들어 일했습니다.
15:34
But we still look at technology as top-down mega-projects.
306
934000
3000
그러나 우리는 탑다운식의 메가 프로젝트로 기술을 보고 있습니다.
15:37
Computing, communication, energy for the rest of the planet
307
937000
3000
이러한 탑다운형 메가프로젝트들은
15:40
are these top-down mega-projects.
308
940000
2000
지구 전체를 위한 컴퓨팅, 커뮤니케이션 그리고 에너지 기술들입니다.
15:42
If this room full of heroes is just clever enough,
309
942000
2000
만약 여기에 이런걸 해결하기 충분히 똑똑한 영웅들이
15:44
you can solve the problems.
310
944000
2000
있다면 바로 당신이 이 문제를 해결할 수 있습니다.
15:46
The message coming from the Fab Labs is that
311
946000
2000
지구의 다른 50억 인구들을 위해
15:48
the other five billion people on the planet
312
948000
2000
팹 연구실에서 드리는 메시지 입니다.
15:50
aren't just technical sinks; they're sources.
313
950000
2000
그저 기술적인 면에서가 아니라 그들은 천연자원입니다.
15:52
The real opportunity is to harness the inventive power of the world
314
952000
3000
지역적 문제에 대한 해결법을 만들고 지역적 디자인을 만드는
15:55
to locally design and produce solutions to local problems.
315
955000
4000
세계를 위한 창조적 힘을 만들어낼 진정한 기회입니다.
15:59
I thought that's the projection 20 years hence into the future,
316
959000
3000
저는 이것이 미래를 향한 20년 전망이라고 생각합니다.
16:02
but it's where we are today.
317
962000
2000
그러나 오늘날 우리가 있는 곳은
16:04
It breaks every organizational boundary we can think of.
318
964000
2000
그 조직적 영역이 모두 바뀌어질것입니다.
16:06
The hardest thing at this point is the social engineering
319
966000
3000
그 가장 단단한 부분중 하나가 소셜 엔지니어링입니다.
16:09
and the organizational engineering, but it's here today.
320
969000
3000
그리고 조직 엔지니어링이고요. 이것이 오늘의 현실입니다.
16:12
And, finally, any talk like this on the future of computing
321
972000
2000
마침내 어떤 미래의 컴퓨팅에 대한 이야기도
16:14
is required to show Moore's law, but my favorite version --
322
974000
4000
무어의 법칙을 보여 주는 것이 필요합니다. 그러나 제 개인적으로
16:18
this is Gordon Moore's original one from his original paper --
323
978000
5000
그의 원래 논문에서 나온 고든 무어의 원래 것을 선호합니다.
16:23
and what's happened is, year after year after year,
324
983000
2000
해가 가면 갈수록 일어나는 일을
16:25
we've scaled and we've scaled and we've scaled
325
985000
1000
점점더, 점점더, 점점더
16:26
and we've scaled, and we've scaled and we've scaled,
326
986000
4000
점점더 커지고 커지고 키지고
16:30
and we've scaled and we've scaled,
327
990000
1000
커지고 커져갑니다.
16:31
and there's this looming bug of what's going to happen
328
991000
2000
그리고 뭔가가 일어나려는 기운이 점점 커집니다.
16:33
at the end of Moore's law; this ultimate bug is coming.
329
993000
4000
무어의 법칙 끝에서 이 궁극적 기운이 다가옵니다.
16:37
But we're coming to appreciate, is the transition from 2D to 3D,
330
997000
5000
그러나 우리는 이러한 전환, 2차원에서 3차원으로
16:42
from programming bits to programming atoms,
331
1002000
3000
비트 프로그래밍에서 원자 프로그래밍으로
16:45
turns the ends of Moore's law scaling from the ultimate bug
332
1005000
2000
궁극적인 형태를 위한 이러한 궁극적 무어의 법칙적인
16:47
to the ultimate feature.
333
1007000
2000
발전을 기꺼운 마음으로 받아 들일겁니다.
16:49
So, we're just at the edge of this digital revolution in fabrication,
334
1009000
4000
제조에 있어 디지털 혁명의 시작에 와있습니다.
16:53
where the output of computation programs the physical world.
335
1013000
3000
물리적 세상을 위한 컴퓨터 프로그램의 출력이 만들어집니다.
16:56
So, together, these two projects answer questions
336
1016000
3000
그래서 이것이 우리모두 질문에 답을 만들기 위한 두 프로젝트입니다.
16:59
I hadn't asked carefully. The class at MIT shows the killer app
337
1019000
4000
완전하게 질문이 형성되지 못했지만. 여기 MIT의 클래스는
17:03
for personal fabrication in the developed world
338
1023000
2000
개발도산국을 위한 개인화 제조에 대한 킬러앱을 보여주고
17:05
is technology for a market of one: personal expression in technology
339
1025000
4000
이 기술이 개인적 표현을 위한 하나의 시장을 만들고
17:09
that touches a passion unlike anything I've seen in technology
340
1029000
3000
아주 오랫동안 기술에서 볼수 없었던 열정을
17:12
for a very long time.
341
1032000
2000
불러일으킬 것으로 믿습니다.
17:14
And the killer app for the rest of the planet is the instrumentation
342
1034000
4000
이 킬러앱은 지구의 모든이를 위한 도구로서
17:18
and the fabrication divide: people locally developing solutions
343
1038000
3000
지역의 문제를 위한 지역적 해결법을 사람들이 지역적으로
17:21
to local problems. Thank you.
344
1041000
2000
만들어낼 수 있게 할 것입니다. 감사합니다.
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