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식물의 잎을 촬영해 이름을 알수 있는 Leafsnap
Leafsnap은 컬럼비아 대학에서 개발한 첫번째 electronic field 시리즈 입니다. 해상도 높은 이미지의 잎과 꽃, 열매, 잎꼭지, 씨, 나무껍질의 정보를 제공하며, 현재는 Northeast 지역(미국)의 나무들을 다루고 있습니다. 앞으로 미국 전지역의 식물 정보를 포함시킬 예정이
라고 합니다.잎의 사진을 찍어 업로드 하면 식물의 정보를 알수 있는 앱이라, 야외에서 모르는 나무나 꽃, 잎 등의 사진을 찍어 이름을 알수 있을 것입니다. 국내의 정보가 아니지만 전세계적으로분포하는 식물들은 정보를 얻을수 있습니다. 구글 고글스로 식물을 찾아보려면, 식물의 색이나 비슷한 형태의 식물을 찾긴 하지만, 정확한 정보를 알기에는 부족했습니다.전세계의 식물 분포에 대한 정보를 구글이 가지고 있다면, 아마도 언젠가는 식물에 대한 정보도 구글을 더 쉽게 찾을수 있을것이라 예상해 봅니다.
라고 합니다.잎의 사진을 찍어 업로드 하면 식물의 정보를 알수 있는 앱이라, 야외에서 모르는 나무나 꽃, 잎 등의 사진을 찍어 이름을 알수 있을 것입니다. 국내의 정보가 아니지만 전세계적으로분포하는 식물들은 정보를 얻을수 있습니다. 구글 고글스로 식물을 찾아보려면, 식물의 색이나 비슷한 형태의 식물을 찾긴 하지만, 정확한 정보를 알기에는 부족했습니다.전세계의 식물 분포에 대한 정보를 구글이 가지고 있다면, 아마도 언젠가는 식물에 대한 정보도 구글을 더 쉽게 찾을수 있을것이라 예상해 봅니다.
Snap it에서 잎을 흰색의 바탕 위에 놓고 사진을 찍으면, 자동으로 업로드 하며 사진은 원본사이즈로 카메라롤에 저장됩니다. 찍어 놓은 사진이 있다면 앨범에서 가져오기를 할수도 있습니다.
잎에 대한 정보가 나왔습니다. 비슷한 식물의 잎이 많은데 아마도 1번에 가장 근사치를 보여주는듯 합니다. 이미지는 확대해서 볼수 있습니다.
잎의 이름에 잎을 고정시키거나, 이름을 맞추는 게임도 제공합니다.
수많은 잎에 대한 정보를 브라우징 할수 있고, 컬렉션에서 내가 찍은 잎에 대한 정보와 위치를 목록으로 만들수 있습니다. 옵션에서는 뉴욕과 워싱턴, 노스이스트 중 위치를 선택할수 있고 기본으로 만들어진 사용자 이름이나 새로운 계정과 비밀번호로 로그인 할수 있습니다. 사진 업로드 크기는 대/중/소 중에 선택할수 있으며, 고해상도 이미지 얻기와 목록 업데이트를 지원합니다.
동식물을 촬영해 데이터 베이스를 만드는 Project Noah
Project Noah는 주변에서 동물이나 식물을 발견했을때 사진을 찍어 발견 위치와 함께 정보를 업로드 할수 있고, 이미 올라온 정보를 브라우징 할수 있는 앱입니다. 로그인을 해서 내가 올린 정보를 관리 할수 있기 때문에 아이디를 만들어야 합니다.
Spottings: 알고 싶은 식물이나 동물의 사진을 찍고, 태그 입력, 위치 정보와 함께 해당 카테고리에 업로드 하는 방법 입니다. 카테고리를 모를 경우 체크 박스를 통해 커뮤니티에서 해당 동, 식물에 대한 ID를 받을수도 있습니다.
Location-based Field Guide: 나와 가까운 위치의 동식물에 대해 배울수 있고, 최근, 목록, 지도 보기를 통해 브라우징 할수 있습니다. 필터를 통해 관심있는 동/식물만 걸러낼수 있습니다.
Field Missions: Project Noah는 실험실과 환경 그룹, 다양한 방법을 통해 리서치 프로젝트를 위한 데이트를 모읍니다. 특정 동/식물을 찾는 미션을 통해 사용자가 리서치 프로젝트에 기여 할수 있는 필드 미션입니다.
한국의 대학들이 학생이나 사회를 위해 어떤 앱을 만들고 있는지 모르지만, 현재는 주로 학생들이 만든 식당과 학사일정, 도서관 안내, 공지사항 전달의 목적이 큰 앱이 대부분인듯 합니다. 소개한 앱처럼 교육적이면서도 재밌고 학생이 아니어도 함께 할수 있는 앱들을 대학에서 개발되기 바라지만, 큰 기대는 없습니다.
한국의 대학들이 학생이나 사회를 위해 어떤 앱을 만들고 있는지 모르지만, 현재는 주로 학생들이 만든 식당과 학사일정, 도서관 안내, 공지사항 전달의 목적이 큰 앱이 대부분인듯 합니다. 소개한 앱처럼 교육적이면서도 재밌고 학생이 아니어도 함께 할수 있는 앱들을 대학에서 개발되기 바라지만, 큰 기대는 없습니다.
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