[EZ Ardule MIDI controller] 마이크로SD카드에 담긴 MIDI 파일의 단순 재생부터 시작해 보다

시작은 무식(?)과의 싸움, 그리고 다음으로는 제한된 메모리와 싸움...

기본부터 공부하지 않은 상태로 챗GPT에게 물어 가면서 안일하게 자작을 해 나가려고 생각한 것이 잘못된 선택일지도 모른다. 알리익스프레스에서 주문한 OLEVO라는 브랜드의 32G 마이크로SD카드가 제대로 인식조차 되지 않으리라고 어떻게 생각할 수 있었겠는가. 

무난한 SanDisk 제품을 사러 다이소에 다녀오는 길.

라이브러리에 딸린 유용한 예제는 무시한 채로 챗GPT에게 모든 것을 물어 보는 것도 옳지 않은 자세였다. 카드 인식이라든가 카드에 수록된 MIDI 파일을 재생하는 코드는 이미 라이브러리에 딸려 온 예제 코드로 충분하게 구현 가능하였다. 다음은 예제 코드를 이용하여 카드 인식을 테스트한 결과이다. 시리얼 모니터로 나온 출력을 복사하였다.

Initializing SD card...Wiring is correct and a card is present.

Card type:         SDHC
Clusters:          973584
Blocks x Cluster:  64
Total Blocks:      62309376

Volume type is:    FAT32
Volume size (KB):  31154688
Volume size (MB):  30424
Volume size (GB):  29.71

Initializing SD card...Wiring is correct and a card is present.

Card type:         SDHC
Clusters:          973584
Blocks x Cluster:  64
Total Blocks:      62309376

Volume type is:    FAT32
Volume size (KB):  31154688
Volume size (MB):  30424
Volume size (GB):  29.71
SYSTEM~1/     2025-07-06 12:23:42
  WPSETT~1.DAT  2025-07-06 12:23:42 12
  INDEXE~1      2025-07-06 12:23:44 76
PASSPORT.MID  2025-04-13 15:58:20 23165
CANYON.MID    2025-02-20 20:12:18 33876
FLOURI~1.MID  2025-07-05 19:08:44 24253
NORMAL~1.MID  2025-05-06 20:07:26 33282

프로토타입 구현 방법도 고민거리였다. 아두이노 나노를 브레드보드에 꽂은 뒤 모든 것을 점퍼선으로 연결하는 전형적인 방법을 쓰려 하다가 위 사진과 같은 기이한 형태를 취하기로 했다. 중간에 분기할 필요가 없다면, 아두이노 나노의 핀과 부품의 핀을 female-to-female 점퍼선으로 연결하는 것이 가장 확실한 접속을 보장할 것이기 때문이다. 버튼, 로터리 인코더 및 LED 등의 부품이 추가되면 연결 상태는 더욱 복잡해질 것이다.

컴퓨터에서 USB 케이블로 전원을 공급하면 SAM9703 출력으로 잡음이 들린다. 이것은 나중에 최종 작품을 만들 때에는 반주기의 SMPS에서 전원을 따로 연결하면 해결될 것이다.

아직도 연결할 부품이 하나 가득... 

긴 브레드보드 하나에 모든 부품을 꽂으려던 계획은 실현 불가능. 버튼 스위치의 GND 연결은 어떻게 하는게 좋을까? 차라리 만능기판에 납땜을 하는 것이 더 나을 수도 있다. 최종판에서는 패널에 구멍을 뚫고 고정하는 제법 큰 크기의 버튼 스위치를 쓰려고 구입해 놓은 상태이다. 

오늘은 마이크로SD카드에 저장한 type 0 MIDI 파일을 순차적으로 재생하는 아주 단순한 기능부터 구현하였다. 파일 목록과 순서는 코드 내에 지정해 두었고, 메모리 부족 때문에 LCD 표시도 16x2로 제한하였다. 버튼, LED, 로터리 인코더 등의 입출력 장치는 아직 하나도 연결하지 않은 단순한 상태이니, 기획했던 기능을 전부 구현하려면 2KB의 내장 메모리로는 턱도 없이 부족할 것이다.

7월 중에 프로토타입을 완성해 보리라.

METEX 함수발생기(function generator)의 폭발한 필름 커패시터를 교체하다

지난 5월 하순, 알리익스프레스에서 구입한 초저가 오실로스코프를 테스트하는 도중 낡은 함수발생기(MXG-9802) 내부의 커패시터가 폭발한 일이 있다. 흔히 겪는 전원부의 대용량 전해 커패시터가 아니라 X2 안전 커패시터가 터진 것이었다.

윗면에 0.1uF X2라고 인쇄된 것이 문제의 부품. 왼쪽에 두꺼운 리드가 삐져나온 것이 보인다. 

SCO2 오실로스코프를 테스트하다 함수발생기에서 폭발 사고를 겪다

이 작은 사건은 30년이 넘는 전자기기에 대한 나의 생각을 근본적으로 바꿀 수 있을 정도로 큰 충격을 주었다. 계속 유지 보수를 해 나가면서 낡은 기기를 소유하는 것이 과연 가능할까? 항상 새롭고 건강한 상태의 물건을 사들이고 낡은 것은 문제가 발생하기 전에 처분하는 것이 더 현명하지 않을까? 더군다나 올해 상반기는 낡은 신시사이저(KORG X2)를 잡음 문제를 해결한답시고 꽤 많은 자가 수리를 한 터라 마음이 계속 편하지 않았다. 안전 커패시터와 신시사이저 모두 X2라는 단어가 공통으로 들어간다. 묘한 우연의 일치이다.

알리익스프레스 주문한 X2 안전 커패시터 10개 들이 묶음을 다른 부품과 함께 받았다. 함수발생기를 분해하면서 오래 되어 탄성이 없어진 이동 손잡이 겸 스탠드는 부서져 버렸고, 다리 또한 다시 사용하기 곤란한 상태가 되었다. 다음 사진과 같은 다리를 구해다가 달아야 되겠다.

챗GPT에게 물어보니 폭발한 RIFA PME271M 커패시터의 내부 물질에는 특별히 해로운 것은 없다고 한다. 빈티지 부품의 경우 유해한 PCB(폴리염화비페닐)이 포함된 경우가 있어서 주의를 요한다.

오염된 주변부를 닦아내고 새 커패시터로 교체하였다. 같은 용도로 사용하는 동일 용량의 안전 커패시터인데 크기는 훨씬 작았다. X2 커패시터는 자기회복 기능이 있어서 내부에서 절연 파괴가 발생해도 손상된 부위를 스스로 절연 상태로 복구한다고 한다. 정말 놀라운 기능이다.

커넥터가 적재적소에 쓰여서 문제가 발생한 보드만 꺼내기가 매우 수월하였다. 

케이스를 닫기 전에 내부 전체를 사진으로 찍어 보았다.

과연 전원부의 안전 커패시터를 교체한 것만으로 함수 발생기가 제 기능을 되찾을 것인가? 

수리는 성공적이었다. 정상적인 파형이 발생하였으며, 조정에 따라서 잘 변화한다. 다만 10X 단위로 주파수를 바꾸는 누름 스위치의 걸림이 일부 스위치에서 원활하지 않아서 아주 기술적으로 눌러야만 고정이 된다. 이는 참을 수 있는 수준이다.

오늘의 수리를 통해서 낡은 전자제품을 '반려'용으로 계속 손보아 가면서 쓰는 일에 아주 조금의 자신감을 더하기로 하였다. 취미의 세계에서 쓸데없는 경험이란 없는 것이다. X2 안전 커패시터와 함께 구입한 자잘한 부품들은 MIDI 컨트롤러 자작에 들어가게 될 것이다. 

국가 바이오 데이터 스테이션(K-BDS)에 다소 엉뚱해 보이는 자료 등록하기

일을 하다 보면 데이터관리계획(Data Management Plan, DMP)의 사전 작성 여부와는 관계없이 데이터가 생기기도 한다. 국내 생명과학 연구 분야에서 과제 신청 시 DMP를 제출하고 이에 따라서 K-BDS에 연구 데이터를 등록하는 제도가 본격적으로 시행되기 전에 만들어진 데이터는 아마도 제도 시행 이후보다 더 많을 것이다.

코로나바이러스감염증-19가 여전히 맹위를 떨치던 2021년, 이를 진단하기 위한 작은 연구 프로젝트를 진행한 일이 있다. 되도록 다양한 변이체를 검출하기 위하여 알려진 SARS-CoV-2 유전체를 전부 받아서 다중서열정렬을 한 다음, 보존 서열(conserved sequence)의 영역을 추출하였다. 2021년 여름이에 데이터를 다운로드하여 분석 작업에 착수하였고, 논문으로 출판된 것은 이듬해였다. 나는 원본 염기서열 데이터와 중간 단계의 데이터(trimming & dereplication), 그리고 다중서열정렬(MSA) 결과 파일까지를 K-BDS의 기타('GeNA') 항목으로 등록해 보려고 한다.

NCBI의 SARS-CoV-2 Data Hub에는 오늘 기준으로 확인해 보니 9백만 건이 넘는 유전체 염기서열이 등록되어 있다. 내가 2021년에 데이터를 수집할 때에는 등록 기간(2021.12.31.~2021.07.01.), full length 여부 등의 필터를 적용하여 218,799건의 염기서열을 선택했었다. 더불어 GISAID(Global Initiative for Sharing All Influenza Data, 국제인플루엔자정보공유기구)에서는 한국에서 유래한 유전체 정보 4,931개를 다운로드하였다. 두 종류의 데이터 저장소는 무료로 접근하여 데이터를 내려받아 사용할 수 있지만 상당히 많은 차이가 있다. NCBI는 open access이고 GISAID는 free access로서 후자의 경우 사용에 대한 제한이 좀 더 많다. 다음 슬라이드를 보라.

자료 출처: 내가 직접 만든 발표용 슬라이드.

GISAID의 자료를 연구에 활용한 뒤 이를 논문에 발표할 때에는 정보 제공자에 대한 크레딧을 반드시 표시해야 한다. 환자가 아니라 이 유전체 정보를 등록한 연구자를 말한다. 따라서 약 5천 건의 유전체에 대한 감사의 글은 PDF 문서로 무려 8쪽에 이른다! 반면 NCBI의 자료는 특별히 그럴 필요가 없고, 내려받았던 원본 자료를 그대로 다른 곳에 올려도(물론 accession number는 표기해야 될 것이지만) 상관이 없다.

따라서 등록하고 싶은 자료에서 GISAID 유래 염기서열은 전부 빼야 한다. 사용했던 accession number라도 공개하고 싶었으나 ChatGPT에 물어보니 그것도 곤란하다고 한다. 대량(수천 건)의 accession number를 공개하는 것은 Terms of Use의 위배 사항이란다. 단, 데이터를 다운로드하면서 자동 생성되었던 감사의 글 형태로 공개하는 것은 괜찮은 것 같다.

어쨌든 데이터 뭉치에서 GISAID의 것을 제외하려니 이게 생각만큼 간단하지가 않다. 중간에 dereplication을 거치면서 어떤 서열들은 하나의 클러스터로 뭉쳤다. 예를 들어 NCBI의 서열 하나와 GISAID 서열 하나가 완전히 동일하여 하나의 클러스터가 되었다고 하자. 물론 host는 다를 것이다. 이러한 경우에는 특별히 손을 대지 않아도 된다. 그러나 GISAID의 것으로만 이루어진 cluster라면 재배포 금지 원칙에 따라 이를 제거해야 한다.

그런데 2021년 분석 당시에 UC file을 만들지 않은 것이 실수였다. Dereplicated sequence가 모인 FASTA 파일의 sequence description 항목에 cluster size를 기록하게는 만들었지만(dP: >MZ706206.1;size=10), 어떤 서열이 모였는지는 따로 파일로 기록하게 만들지 않았기 때문이다. 번거롭지만 데이터 정리 후 VSEARCH를 다시 돌려야 한다! 실은 22만개 가까운 바이러스 게놈 서열이라 해도 많은 시간이 걸리지는 않는다.

$ vsearch --derep_fulllength Korea_plus_Delta.trimmed --uc cluster --output derep.fa --sizeout
vsearch v2.21.1_linu  x_x86_64, 125.7GB RAM, 32 cores
https://github.com/tognes/vsearch

Dereplicating file Korea_plus_Delta.trimmed 100%  
339644176 nt in 11552 seqs, min 29097, max 29796, avg 29401
Sorting 100%
8530 unique sequences, avg cluster 1.4, median 1, max 205
Writing FASTA output file 100% 
Writing uc file, first part 100% 
Writing uc file, second part 100% 

K-BDS에 등록하기 위해 데이터를 재가공하는 것은 어제 오늘의 일이 아니다. GISAID의 것을 제외하여 데이터셋을 다시 만든 뒤, dereplication과 MSA를 다시 실행해서 올려야 되겠다. README 파일에 구구절절한 설명(변명?)을 올리는 수밖에는...