TED2011
Skylar Tibbits: Can we make things that make themselves?
Skylar Tibbits:자기 자신을 만드는 것들을 만들 수 있을까요?
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MIT 연구원인 Skylar Tibbits는 스스로 조립되는 것들에 대한 연구를 합니다--무언가를 짓는 대신에 (의자, 고층 건물들) 우리가 스스로 자기 자신을 만들 수 있는 물건을 만들 수 있다는 아이디어이지요. 마치 DNA가 스스로 만들어지는 원리처럼 말이지요. 초반에는 상상도 못했을 만한 아이디어지요; Tibbits는 '스스로 조합되는' 우리의 미래의 모습을 보여줄 만한 세 가지 연구실 프로젝트들을 선보입니다.
Skylar Tibbits - Inventor
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
Skylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves. Full bio
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Today I'd like to show you
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2000
저는 오늘 미래에
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the future of the way we make things.
1
2000
2000
우리가 물건을 만들 방법을 소개하고자 합니다.
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I believe that soon our buildings and machines
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4000
2000
저는 건물들이나 기계들이 곧
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will be self-assembling,
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6000
2000
자기 스스로 만들어질 수 있을 것이라고 믿습니다.
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replicating and repairing themselves.
4
8000
2000
스스로 복제되고 수리되면서 말이지요.
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So I'm going to show you
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10000
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그래서 저는 오늘 당신에게
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what I believe is the current state of manufacturing,
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12000
2000
오늘날 제조법의 현황을 보여드리고
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and then compare that to some natural systems.
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14000
3000
이것을 자연에서의 다양한 모습들과 비교하고자 합니다.
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So in the current state of manufacturing, we have skyscrapers --
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17000
3000
그러니까 오늘날 제조법에서 우리에게는 고층 건물들이 있고--
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two and a half years [of assembly time],
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20000
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2년 반,
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500,000 to a million parts,
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2000
500,000을 백만으로 나눈 부분들,
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fairly complex,
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24000
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꽤 복잡하고,
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new, exciting technologies in steel, concrete, glass.
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새롭고 신비한 기술들이 철, 콘크리트, 유리 등에 사용되지요.
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We have exciting machines
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우리를 우주로 데려다 줄 수 있는
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that can take us into space --
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흥미로운 기계들도 있지요-
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five years [of assembly time], 2.5 million parts.
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33000
3000
5년, 250만개의 부분들.
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But on the other side, if you look at the natural systems,
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3000
반면에, 우리가 자연 환경을 들여다 보면,
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we have proteins
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39000
2000
우리는 200만개의 종류들을 가지고
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that have two million types,
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41000
2000
10,000 나노초에 접히는 단백질
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can fold in 10,000 nanoseconds,
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43000
2000
또는 30억개의
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or DNA with three billion base pairs
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45000
2000
염기쌍을 가진 DNA,
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we can replicate in roughly an hour.
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47000
3000
1시간 정도면 복제할 수 있지요.
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So there's all of this complexity
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50000
2000
그러니까 이러한 복잡함이
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in our natural systems,
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52000
2000
우리의 생태계에 있지만
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but they're extremely efficient,
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54000
2000
그것들은 매우 효율적이고,
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far more efficient than anything we can build,
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56000
2000
우리가 지을 수 있는
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far more complex than anything we can build.
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58000
2000
어떠한 것보다도 더 효율적이고,
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They're far more efficient in terms of energy.
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60000
2000
에너지적인 면에서도 훨씬 더 효율적입니다.
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They hardly ever make mistakes.
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62000
3000
그리고 실수를 하는 경우도 거의 없지요.
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And they can repair themselves for longevity.
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65000
2000
또 오래 지속되도록 자신을 수리할 수도 있답니다.
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So there's something super interesting about natural systems.
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67000
3000
그리고 여기 자연에 대해 매우 흥미로운 점이 있습니다.
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And if we can translate that
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70000
2000
그리고 우리가 그것을 우리가 지어놓은 환경에 맞게
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into our built environment,
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72000
2000
잘 번역시킬 수만 있다면
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then there's some exciting potential for the way that we build things.
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74000
2000
우리의 제조법에 아주 흥미로운 잠재력을 가지게 되는 것입니다.
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And I think the key to that is self-assembly.
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76000
3000
그리고 그 답은 바로 스스로 지어진다는 점에 있습니다.
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So if we want to utilize self-assembly in our physical environment,
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79000
3000
그러니 우리가 스스로 지어지는 것을 우리의 물질적 환경에 활용하기 위해
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I think there's four key factors.
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82000
2000
4가지 주요 요인이 있다고 생각합니다.
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The first is that we need to decode
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84000
2000
첫번째로 우리가 짓고 싶은 것,
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all of the complexity of what we want to build --
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86000
2000
즉, 건물과 기계들의
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so our buildings and machines.
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88000
2000
복잡한 구조를 해독해 내는 것입니다.
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And we need to decode that into simple sequences --
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90000
2000
그리고 우리는 간단한 순서로 이것을 해독해야 하고--
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basically the DNA of how our buildings work.
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92000
2000
한마디로 건물들의 원리에 대한 DNA를 찾는 거죠.
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Then we need programmable parts
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94000
2000
그 다음 우리는 그러한 순서로
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that can take that sequence
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96000
2000
반듯하게 접거나 변경할,
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and use that to fold up, or reconfigure.
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98000
3000
프로그래밍할 수 있는 부분들이 필요하죠.
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We need some energy that's going to allow that to activate,
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101000
3000
우리는 그것이 활성화되도록 하기 위해 에너지를 필요로 하고,
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allow our parts to be able to fold up from the program.
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104000
3000
프로그램에 따라 접히도록 해야지요.
02:02
And we need some type of error correction redundancy
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107000
2000
그리고 짓고 싶은 것을 성공적으로 짓는 것을
02:04
to guarantee that we have successfully built what we want.
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109000
3000
보장하기 위해 실수를 허용할 만한 여분이 필요하겠지요.
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So I'm going to show you a number of projects
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112000
2000
그래서 저는 우리의 '스스로 지어지는' 미래를 위해
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that my colleagues and I at MIT are working on
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저와 제 동료들이 MIT에서 연구중인
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to achieve this self-assembling future.
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116000
2000
몇 개의 프로젝트들을 보여드리고자 합니다.
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The first two are the MacroBot and DeciBot.
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118000
3000
우선 처음으로 보여드릴 로봇 두개는 MacroBot과 DeciBot입니다.
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So these projects are large-scale reconfigurable robots --
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121000
4000
그러니까 이 프로젝트들은 큰 규모의 변경 가능한 로봇들--
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8 ft., 12 ft. long proteins.
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125000
3000
8 피트, 12피트만큼 긴 단백질.
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They're embedded with mechanical electrical devices, sensors.
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128000
3000
그것들은 기계로 작동되며 전기를 사용하는 장치, 센서들이 박혀 있습니다.
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You decode what you want to fold up into,
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131000
2000
여러분은 접고 싶은 것을 해독해 내면 됩니다,
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into a sequence of angles --
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133000
2000
연속적인 각들로 말이지요--
02:30
so negative 120, negative 120, 0, 0,
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135000
2000
그러니까 마이너스 120, 마이너스 120, 0, 0,
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120, negative 120 -- something like that;
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137000
3000
120, 마이너스 120--이런 식으로요;
02:35
so a sequence of angles, or turns,
60
140000
2000
그래서 각들의 행렬, 또는 순서들,
02:37
and you send that sequence through the string.
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142000
3000
그리고 이렇게 나열된 것들을 끈으로 보내면 됩니다.
02:40
Each unit takes its message -- so negative 120 --
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145000
3000
각 구성 단위가 각각의 신호를 받지요--그래서 마이너스 120.
02:43
it rotates to that, checks if it got there
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148000
2000
이렇게 돌아가고, 거기까지 잘 됬는지 확인하고
02:45
and then passes it to its neighbor.
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150000
3000
옆쪽으로 넘겨줍니다.
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So these are the brilliant scientists,
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153000
2000
그러니까 이 프로젝트에 참여한 사람들은
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engineers, designers that worked on this project.
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155000
2000
위대한 과학자들, 엔지니어들, 디자이너들입니다.
02:52
And I think it really brings to light:
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157000
2000
그리고 정말 빛을 발하는 것은:
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Is this really scalable?
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159000
2000
확장이나 축소가 가능할까요?
02:56
I mean, thousands of dollars, lots of man hours
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161000
2000
그러니까, 수천 달러, 사람들의 엄청난 노력이
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made to make this eight-foot robot.
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163000
3000
이 발 8개 달린 로봇을 만드는데 사용되었지요.
03:01
Can we really scale this up? Can we really embed robotics into every part?
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166000
3000
이 규모를 더 늘릴 수 있을까요? 로봇 공학을 정말 모든 부분에 사용할 수 있을까요?
03:04
The next one questions that
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169000
2000
그 다음으로는 그런 질문을 내놓고
03:06
and looks at passive nature,
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171000
2000
수동적인 자연을 보거나
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or passively trying to have reconfiguration programmability.
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173000
3000
구조 변경이 프로그래밍 가능하게 하기 위해 수동적으로 시도합니다.
03:11
But it goes a step further,
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176000
2000
하지만 이것은 한 단계 더 나아가서,
03:13
and it tries to have actual computation.
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178000
2000
실질적 계산을 하려 합니다.
03:15
It basically embeds the most fundamental building block of computing,
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180000
2000
이것은 기본적으로 계산 등의 가장 기초적 단계가 박혀있고
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the digital logic gate,
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182000
2000
디지털 세계에서 논리적으로 작동할 수 있는 문이
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directly into your parts.
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184000
2000
곧바로 조각들로 나누어집니다.
03:21
So this is a NAND gate.
80
186000
2000
그래서 이것이 NAND 문입니다.
03:23
You have one tetrahedron which is the gate
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188000
2000
그 문이 되는 4면체를 당신이 가지고 있다면
03:25
that's going to do your computing,
82
190000
2000
이것이 바로 계산을 하는 것입니다.
03:27
and you have two input tetrahedrons.
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192000
2000
그리고 당신은 2개의 4면체 입력장치를 가집니다.
03:29
One of them is the input from the user, as you're building your bricks.
84
194000
3000
그 중 하나는 사용자가 벽돌들로 지으면서 입력하는 것입니다.
03:32
The other one is from the previous brick that was placed.
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197000
3000
또 다른 하나는 그 전에 자리잡은 벽돌입니다.
03:35
And then it gives you an output in 3D space.
86
200000
3000
그리고 이것은 3D 공간으로 당신에게 결과물을 보입니다.
03:38
So what this means
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203000
2000
그러니까 이것이 뜻하는 바는
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is that the user can start plugging in what they want the bricks to do.
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205000
3000
사용자가 각각의 벽돌들이 했으면 하는 것을 입력할 수 있다는 겁니다.
03:43
It computes on what it was doing before
89
208000
2000
이것은 그 전에 자신이 한 일과
03:45
and what you said you wanted it to do.
90
210000
2000
당신이 요청한 일을 계산해냅니다.
03:47
And now it starts moving in three-dimensional space --
91
212000
2000
그리고 이제 3D 공간에서 움직입니다--
03:49
so up or down.
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214000
2000
이렇게 위로 아래로.
03:51
So on the left-hand side, [1,1] input equals 0 output, which goes down.
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216000
3000
그래서 왼쪽에 [1,1]을 입력하니 0이고, 그래서 내려갑니다.
03:54
On the right-hand side,
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219000
2000
오른쪽에는 [0,0]을 입력해서
03:56
[0,0] input is a 1 output, which goes up.
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221000
3000
1을 출력해내고, 그래서 위로 갑니다.
03:59
And so what that really means
96
224000
2000
그리고 이것이 의미하는 바는
04:01
is that our structures now contain the blueprints
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226000
2000
이제 우리의 구조는
04:03
of what we want to build.
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228000
2000
우리가 짓고 싶은 것의 청사진을 가진다는 것이지요.
04:05
So they have all of the information embedded in them of what was constructed.
99
230000
3000
그래서 이것들은 그 전에 지어진 것에 대한 정보를 가집니다.
04:08
So that means that we can have some form of self-replication.
100
233000
3000
그러니까 우리가 어떠한 종류의 자기 복제를 볼 수 있다는 것이죠.
04:11
In this case I call it self-guided replication,
101
236000
3000
이런 경우에 나는 이것을 '스스로 안내 가능한' 자기 복제라고 하는데
04:14
because your structure contains the exact blueprints.
102
239000
2000
그 구조들이 정확히 같은 청사진을 가지기 때문이지요.
04:16
If you have errors, you can replace a part.
103
241000
2000
만약 오류가 있다면, 그 부분을 바꾸면 됩니다.
04:18
All the local information is embedded to tell you how to fix it.
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243000
3000
어떻게 고쳐야 하는지에 대한 정보도 다 있습니다.
04:21
So you could have something that climbs along and reads it
105
246000
2000
그래서 그것은 기어 올라서 그것을 읽어내고
04:23
and can output at one to one.
106
248000
2000
하나하나 실행합니다.
04:25
It's directly embedded; there's no external instructions.
107
250000
2000
그것은 전적으로 저장된 것입니다; 따로 알려줄 필요가 없습니다.
04:27
So the last project I'll show is called Biased Chains,
108
252000
3000
그래서 마지막으로 제가 보여드릴 프로젝트는 '편향된 사슬'인데,
04:30
and it's probably the most exciting example that we have right now
109
255000
3000
이것은 수동적으로 '스스로 지어지는' 시스템 중
04:33
of passive self-assembly systems.
110
258000
2000
우리가 가지고 있는 가장 흥미로운 예가 될 것입니다.
04:35
So it takes the reconfigurability
111
260000
2000
그러니 이것은 변경 가능한 여부와
04:37
and programmability
112
262000
2000
프로그램을 짤 수 있는 능력 등이 있어야
04:39
and makes it a completely passive system.
113
264000
3000
완벽히 수동적인 프로그램이 될 수 있을 것입니다.
04:43
So basically you have a chain of elements.
114
268000
2000
그러니까 기본적으로 다양한 요소들의 사슬이죠.
04:45
Each element is completely identical,
115
270000
2000
각각의 요소들은 전부 같고,
04:47
and they're biased.
116
272000
2000
각자 다르게 편향됩니다.
04:49
So each chain, or each element, wants to turn right or left.
117
274000
3000
그러니 각각의 사슬, 또는 요소들이 오른쪽 또는 왼쪽으로 가고 싶어하죠.
04:52
So as you assemble the chain, you're basically programming it.
118
277000
3000
그래서 당신이 사슬을 조립하면서 결국은 프로그래밍도 하는 거죠.
04:55
You're telling each unit if it should turn right or left.
119
280000
3000
당신은 각 구성단위마다 오른쪽 아니면 왼쪽으로 돌라고 하는 것입니다.
04:58
So when you shake the chain,
120
283000
3000
그래서 당신이 사슬을 흔들면
05:01
it then folds up
121
286000
2000
그것은 접힙니다.
05:03
into any configuration that you've programmed in --
122
288000
3000
당신이 프로그래밍을 한 어떠한 배열로 말이지요--
05:06
so in this case, a spiral,
123
291000
2000
예를 들어서 이 경우에서는 나선형,
05:08
or in this case,
124
293000
3000
또는 이 경우에서는,
05:11
two cubes next to each other.
125
296000
3000
서로 붙어있는 두 개의 정육면체로 말이지요.
05:14
So you can basically program
126
299000
2000
그러니 당신은 이것을 어떠한
05:16
any three-dimensional shape --
127
301000
2000
3차원적인 도형으로든 프로그래밍할 수 있고--
05:18
or one-dimensional, two-dimensional -- up into this chain completely passively.
128
303000
3000
또는 1차원, 2차원--다 수동적으로, 이 사슬만으로요.
05:21
So what does this tell us about the future?
129
306000
2000
그러니까 이것은 미래에 대해 무엇을 보여주나요?
05:23
I think that it's telling us
130
308000
2000
제 생각에 이것은 우리에게
05:25
that there's new possibilities for self-assembly, replication, repair
131
310000
3000
스스로 지어지고, 응답하고, 수리되는 등의 가능성을
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in our physical structures, our buildings, machines.
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313000
3000
우리의 물질적 구조들, 건물들, 그리고 기계들에 보여주는 것 같습니다.
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There's new programmability in these parts.
133
316000
2000
이러한 부분에서 새로운 프로그래밍의 가능성이 있지요.
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And from that you have new possibilities for computing.
134
318000
2000
그리고 거기에서 계산 등에서의 새로운 가능성도 보입니다.
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We'll have spatial computing.
135
320000
2000
우리는 공간적인 계산을 할 것입니다.
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Imagine if our buildings, our bridges, machines,
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322000
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건물들, 다리들, 기계들, 모든 벽돌들이
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all of our bricks could actually compute.
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실제로 계산될 수 있다고 상상해 보세요.
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That's amazing parallel and distributed computing power,
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그것은 평행하고, 광범위한, 엄청난 계산의 힘이며,
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new design possibilities.
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새 디자인의 가능성입니다.
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So it's exciting potential for this.
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그러니까 이것은 매우 흥미로운 잠재력을 보여주는 것이지요.
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So I think these projects I've showed here
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그러니까 제 생각에 제가 보여드렸던 이 프로젝트들은
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are just a tiny step towards this future,
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미래를 향한 아주 작은 발걸음이지요.
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if we implement these new technologies
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우리가 새로운 기술을 스스로
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for a new self-assembling world.
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만들어지는, 새로운 세계에 적용시킨다면 말입니다.
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Thank you.
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감사합니다.
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(Applause)
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(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Skylar Tibbits - InventorSkylar Tibbits, a TED Fellow, is an artist and computational architect working on "smart" components that can assemble themselves.
Why you should listen
Can we create objects that assemble themselves -- that zip together like a strand of DNA or that have the ability for transformation embedded into them? These are the questions that Skylar Tibbits investigates in his Self-Assembly Lab at MIT, a cross-disciplinary research space where designers, scientists and engineers come together to find ways for disordered parts to become ordered structures.
A trained architect, designer and computer scientist, Tibbits teaches design studios at MIT’s Department of Architecture and co-teaches the seminar “How to Make (Almost) Anything” at MIT’s Media Lab. Before that, he worked at a number of design offices including Zaha Hadid Architects, Asymptote Architecture, SKIII Space Variations and Point b Design. His work has been shown at the Guggenheim Museum and the Beijing Biennale.
Tibbits has collaborated with a number of influential people over the years, including Neil Gershenfeld and The Center for Bits and Atoms, Erik and Marty Demaine at MIT, Adam Bly at SEED Media Group and Marc Fornes of THEVERYMANY. In 2007, he and Marc Fornes co-curated Scriptedbypurpose, the first exhibition focused exclusively on scripted processes within design. Also in 2007, he founded SJET, a multifaceted practice and research platform for experimental computation and design. SJET crosses disciplines from architecture and design, fabrication, computer science and robotics.
Skylar Tibbits | Speaker | TED.com