[첨단 헬로티] 미래에는 자동차 유리창에 모든 정보를 담을 수 있을 것이다. 새로운 자동차 기술로 일반 적인 자동차 유리창을 단색 또는 풀컬러 디스플레이로 변환하는 기술 덕분인데, 이를 활용할 수 있는 대표적인 두 가지 애플리케이션으로는 차량과 보행자를 연결하는 V2P(Vehicle to Pedestrian) 통신과 광고가 있다. 그림 1과 그림 2를 살펴보자. 기본적인 원리부터 간략히 살펴보면, 먼저 투명 윈도우 디스플레이는 완전히 투명한 창과 화려하고 다양한 색상을 나타내는 총 두 가지의 디스 플레이 상태 전환이 가능해야 한다. 정보를 표시하지 않을 때에는 보통의 자동차와 동일하게 투명 윈도우 상태를 유지하지만, 정보를 나타내거나 영상을 재생할 때에는 보행자들이 쉽게 알아볼 수 있도록 밝고 선명한 그래픽을 보여주어야 한다. 프로젝터 기반의 투명 윈도우 디스플레이는 차량 천장 또는 다른 위치에 고정된 소형 프로젝터, 그리고 투명 필름 으로 구성되어 있다. 이 때 투명 필름은 차량 측면 또는 후면, 경우에 따라서는 전면 유리창에 샌드위치 식 또는 라미네이티드 기법으로 삽입된다. 특히, 하기와 같이 다양한 종류의 투명 필름을 사용할 수 있다. •405
[첨단 헬로티] 아나로그디바이스(ADI)는 한 쌍의 고도로 통합된 마이크로파 업컨버터 및 다운 컨버터 칩인 ADMV1013과 ADMV1014를 출시했다. 이들 IC는 24~44GHz에서 50Ω 정합으로 매우 넓은 주파수 범위에서 동작하며 1GHz 이상의 순시 대역폭을 지원할 수 있다. ADMV1013 및 ADMV1014의 성능 특성은 백홀과 프런 트홀로 널리 사용되는 28GHz와 39GHz 대역을 포괄하는 소형 5G 밀리미터파(mmW) 플랫폼 및 다른 많은 초광대 역폭 송신기 및 수신기 애플리케이션을 손쉽게 설계 및 구현할 수 있게 한다. 각 업컨버터 및 다운컨버터 칩은 통합 수준이 높다(그림 1). 이들은 동위상(I) 및 직교 위상(Q) 믹서와 온칩 직교 위상 천이기를 통합하고 있어, 베이스밴드에서 RF로 직접 상향 변환 또는 그 반대로(DC ~ 6GHz에서 동작) 혹은 중간 주파수(IF)로 또는 그 반대로(800MHz ~ 6GHz에서 동작) 변환할 수 있게 설정이 가능하다. 업컨버터 RF 출력은 전압 가변 감쇠기(voltage variable attenuator, VVA)가 있는 온칩 송신 드라이버 증폭기를 포함하며, 다운컨버터의 RF 입력은
[첨단 헬로티] 주요 글로벌 경제기관들의 2019년 베트남 경제 전망 ① IMF, 2019년 베트남 경제 6.5% 성장할 것으로 전망 특히 대외여건 악화를 2019년 베트남 경제 성장 위험요인 으로 지목하고 있다. 또한 IMF는 공공부채 감소, 민간투자 활성화, 노동자들의 생산성 향상 등을 위한 개혁을 지속 추진할 것을 촉구했으며, 더 장기적으로는 고령화, 기후변화, 디지털화에 대한 준비가 필요하다고 밝혔다. ② 월드뱅크, 연초 대비 경제 성장 모멘텀 둔화되었지만 여전히 긍정적 평가 특히 아프리카 돼지 열병(ASF, African Swine Fever) 발발과 농축산가의 생산 위축은 올해 상반기 농업 부문 성장을 둔화시켰다고 평가했다. 동시에 무역 갈등, 금융 변동성 확대 등 세계 경제 불확실 성은 국영기업 및 은행 부문 개혁과 같은 베트남 취약성과 맞물려 리스크 가중, 베트남 경제 성장 저해, 투자자들의 투자 심리를 약화시킬 수 있다고 밝혔다. 한편, 월드뱅크는 베트남 관광산업 성장세에 주목하며, 관광산업과 같은 서비스 산업 성장이 베트남 내수 및 민간 소비 증가를 이끌 것으로 예상했다. 또한 베트남 정부가 구조개혁 강화, 수출 경쟁력
[첨단 헬로티] 인쇄 또는 포장 기계에서는 재료가 한 장씩 미로 같은 롤러들을 통해 이동된다. 이 롤러 중 기계적으로 하나라도 불균형이 발생하거나 베어링 마찰이 증가하면, 기계 전체에서 텐션을 방해하는 제어 불가능한 진동이 발생할 수 있다. 이 진동은 제품 품질에 부정적인 영향을 미치며 심지어 기계 고장으로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 방지하는 효과적인 방법은 고장이 발생하기 전에 감지할 수 있는 예측 유지보수 시스템을 사용하는 것이다. 롤러가 고장 나 기계를 중단시키기 전에 기계 불균형이나 마모된 베어링을 시의적절하게 파악하여 필요한 수리를 계획한다. 결국 기계와 장비가 제대로 작동하여야 원활한 생산이 가능하다는 것이다. ▲ 예측 유지보수는 기계의 상태에 대한 모니터링을 통해 기계 컴포넌트가 고장 날 가능성을 예측하여 손상이 심해지기 전에 이를 식별하는 데 도움이 된다. 다운타임 방지 예측 유지보수 솔루션은 기계에서 수집된 다양한 데이터를 기반으로 한다. 이 데이터는 계속되는 상태 모니터링 프로세스로 수집한 후, 예측 유지보수 시스템이 특정 이벤트의 정확한 발생 확률을 계산할 수 있도록 분석 및 평가한다. B&R 폐루프 제어(closed-loop
[첨단 헬로티] 효율적인 AI엣지 플랫폼 운용 가능 Nuvo -8208G_NX는 업계 최초의 강력하고 컴팩트한 디자인으로 뛰어난 듀얼 GPU 장착 및 연산 능력을 제공하는 모델이다. 250W의 NVIDIA GPU 파워 용량을 지원하는 세계 최초의 산업용 등급의 AI 플랫폼으로 두개의 NVIDIA RTX-2080Ti 까지 장착을 지원한다. 그리고, 인텔 제온 E 또는 8-세대 코어 CPU 와 다섯개의 PCIe 슬롯을 지원하고, 최고 128GB RAM 장착이 가능하다. 또한 USB3.1을 지원하고, 어떠한 가혹한 상황의 진동을 견딜 수 있도록 미국 군사 표준(MIL-STD-810G, Method 514.6)을 인증받았다. 사진1. 고성능 NVIDIA 듀얼 GPU 산업용 콘트롤러 주요 특징 듀얼 250W NVIDIA 지원(Geforce RTX-2080Ti): Nuvo-8208GC_NX의 듀얼 250W 그래픽 카드는 –25℃에서 60℃의 온도 범위에서 100% 부하 하에서 작동할 수 있다. 이와 함께 GPU는 자율 차량, 첨단 얼굴 인식, 딥러닝을 이용한 복잡한 머신비전, 비전 검사, 산업현장의 중요한 AI 컴퓨팅을 FP32 28 TFLOPS, 최대 제공
[첨단 헬로티] 인공지능(AI) 기술 빠르게 확산되고 있는 이유…오픈소스와 개발환경 때문 표본조사에서 좋은 결과를 얻으려면 모집단 전체의 특성을 잘 나타낼 수 있는 우량 샘플을 취하고 그 샘플로부터 모집단을 잘 설명할 수 있는 모델을 만들어야 한다. 만약 치우친 샘플로 모델을 만들면 ‘장님 코끼리 만지기’처럼 엉뚱한 결과를 초래할 수도 있다. 통계와 많은 면에서 유사한 머신러닝의 경우도 학습 알고리즘뿐만 아니라 학습 데이터의 질에 따라 학습 결과가 좌우되므로 학습 데이터의 선택은 매우 중요하다. 학습 데이터에 과하게 특화돼 실제 적용 시 좋지 못한 결과가 나오는 것을 오버피팅(overfitting)이라고 부른다. 이것은 시험에서 똑같은 문제는 잘 푸는데 내용을 조금만 바꾸면 틀리는 것과 유사하며 좋은 결과를 얻으려면 시험공부를 할 때 다양한 유형의 문제를 풀어서 응용 능력을 키워야 한다. 사람의 학습과 마찬가지로 머신러닝에서도 소량의 학습 데이터만으로도 우수한 결과를 내려면 학습 데이터에 실제 다양한 환경이나 특성을 반영할 수 있도록 데이터를 변형시켜 늘리는 데이터 증강(data augmentation)기술이 중요하다. 특히
[첨단 헬로티] 소프트웨어 개발 중 발생한 다양한 문제를 해결하기 위한 비용은 개발의 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 늘어난다. 이 때문에 개발 초기에 최대한 많은 문제를 발견하고 해결하는 것이 문재 해결 비용을 최소화할 수 있는 최적의 방법이다. 즉, 개발 초기 코드 작성 단계부터 코드의 문제를 쉽게 검사하고 문제 확인과 문제의 수정을 쉽게 할 수 있는 도구가 필요하다. 코드 분석 도구 현재의 소프트웨어 산업에서 가장 큰 화두 중 하나는 소프 트웨어의 품질이다. 빠르게 발전하는 소프트웨어 산업으 로의 소프트웨어 다양성 확대, 소프트웨어의 기능 확장, 소프트웨어의 복잡도 증가 등의 이유로 소프트웨어 밸리 데이션, 테스팅, 위험관리 등의 품질 관련한 이슈가 많아 지고 있다. 소프트웨어 개발 중 발생한 다양한 문제를 해결하기 위한 비용은 개발의 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 코커질 수밖에 없다. 가능한 개발 초기에 최대한 많은 문제를 발견하고 해결 하는 것이 문재해결 비용을 최소화할 수 있는 최적의 방법이다. 따라서 개발 초기 코드 작성 단계부터 코드의 문제를 쉽게 검사하고 문제 확인과 문제의 수정을 쉽게 할수 있도록 다양한 도구의 필요성이 강조된다. 이러
[첨단 헬로티] 분자 로봇 시스템의 실현에는 DNA나 RNA 등의 생체고분자나 인공고분자 등의 제어 대상에서 로봇으로서의 다양한 기능(센싱, 컴퓨테이션, 액추에이션)을 실현하는 것이 필요하다. 조건은 엄격하고 식별 불가능(익명)하며 고도의 계산 능력을 갖지 않는, 아보가드로 수 오더의 제어 대상이 집합적으로 시스템을 구성한다. 인공적으로 정확한 제어를 실현하는 것은 쉽지 않기 때문에 목적하는 기능의 실현뿐만 아니라, 제어 대상의 집합이 자동적으로 기능을 실현하는 자율성, 예기치 않은 동작이나 외란에 대한 견고성을 보장하는 것이 기대되고 있다. 분산 시스템이란 서로 작용하는 다수의 계산 주체군이 창출하는 계이다. 각 계산 주체는 시스템 전체의 상황을 파악할 수 없고, 국소적인 정보를 기초로 비동기적, 병렬적으로 계산을 한다. 이러한 국소성, 비동기성, 병렬성 하에 계산 주체군이 어떤 합의를 형성할 수 있는지, 합의 형성의 방법, 효율성, 한계, 고장 내성이나 자율적응성에 대해 많은 연구가 이루어지고 있다. 필자는 이론계산기 과학의 입장에서 저기능의 익명 계산 주체군이 구성하는 분산 시스템의 연구에 종사하고 있다. 이 글에서는 분자 로봇 시스템을 분산 시스템으로
[첨단 헬로티] 노버트 위너(Norbert Wiener)의 ‘사이버네틱스(Cybernetics)’(1948년)는 생물과 인공물에 공통되는 통신과 제어의 구조, 즉 정보 시스템으로서 생물이나 기계의 수리적 구조를 의논한 것이다. 잘 알려져 있듯이 이 책에서 피드백을 비롯한 다양한 제어기구가 생물에도 포함되어 있는지와 이러한 제어기구의 실체인 뇌 신경계의 수리 모델이 고찰되어, 이후의 제어공학이나 로봇공학의 출발점이 됐다. 1961년에 출판된 증보판에서는 자기조직화, 자기복제, 적응과 진화 등 생물 특유의 성질 수리까지 더욱 깊이 파고든 의논이 이루어졌다. 사이버네틱스의 의의는 이와 같이 생물과 인공물을 정보 시스템론이라는 공통의 틀에서 파악한 점에 있었다. 이와 때를 같이해 왓슨과 크릭에 의해 DNA의 2중나선 구조가 해명되어, 생물이 어떻게 유전 정보를 전달하는지가 밝혀졌다(1953년). 이것을 계기로 분자생물학이 큰 발전을 이루기 시작한다. 분자생물학에 의해 DNA, RNA, 단백질 등 생체를 구성하는 분자와 그 기능, 즉 생명현상의 물질적 기반이 드러나게 되고, 모든 생물에 공통되는 기본 원리로서 DNA→RNA→단백
[첨단 헬로티] 속담 중 “백지장도 맞들면 낫다”라는 말이 있다. 무슨 일이든지 여럿이 같이 힘을 합하면 좋다는 의미이다. 사업도 마찬가지이다. 아무래도 혼자서 모든 일을 잘하기는 어려우니 마음맞는 사람들끼리 힘을 합쳐 함께 사업을 할 수 있으면 시너지효과를 내어 더 효율적으로 사업을 할 수 있다. 그러나 모든 비즈니스에서는 언제나 리스크가 존재하고 리스크에 대한 관리가 중요하다. 마찬가지로 동업의 경우에도 동업 자체로 인한 리스크가 존재하기 때문에 이에 대한 준비가 반드시 필요하다. 통상 동업은 지인들 사이에 많이 하기도 해서 계약서 한 장 없이 서로 구두상으로 시작하기도 하는데 이는 대단히 위험한 일이다. 모두가 내맘같지 않고 동업 초기에는 서로 힘든 상황에서 의지하다가도 사업이 잘 되어 수익이 나게 되면 서로 다른 생각을 하기 쉽다. 따라서 동업을 통해 사업을 시작하기 위해서는 반드시 명시적으로 계약을 작성하고 특히 꼼꼼히 체크하여야 한다. 동업의 목적과 계약의 효력 먼저 동업을 위한 목적을 분명히 하여야 한다. 구체적으로 어떤 사업을 위한 동업인지, 사업의 범위는 어디까지 할지, 동업기간은 얼마나 할지 등에 대해 동업자간에 충분히
[첨단 헬로티] 반도체 기술의 진화 덕분에 이제는 산업용 애플리케이션에서 데이터를 포착, 측정, 해석 및 분석해서 더 많은 새로운 일들을 할 수 있게 되었다. 하나의 예로 상태 기반 모니터링(condition-based monitoring, CbM)을 들 수 있다. CbM은 MEMS 기술 기반의 최신 센서와 분석을 위한 첨단 알고리즘을 결합해 설비의 고장으로 인해 가동이 중단되는 시간을 최소화하고, 공정 수준을 강화하며, 생산성을 높일 수 있다. CbM의 이점을 최대한 살리려면 정확하고 신뢰할 수 있고 견고한 솔루션이 필요하다. 실시간 모니터링을 단순히 장비 결함을 포착하는 수준을 넘어서 유용한 통찰과 유의미한 정보를 도출하는 것까지 확장할 수 있다. 첨단 기술과 시스템 차원의 통찰을 결합함으로써 애플리케이션에 대한 보다 깊이 있는 이해가 가능한 것은 물론, 관련 과제를 해결하는데 필요한 요구사항들도 더 잘 파악할 수 있다. 진동은 기계 진단에 사용되는 핵심 요소 중의 하나로서, 이 진동을 사용해 다양한 산업 분야에 사용되는 기계 장비의 모니터링이 가능하다. 첨단 진동 모니터링 솔루션의 다양한 진단 기법이나 예측 기법을 다룬 문헌들은 수 없이 많다. 하지만
[첨단 헬로티] 독일 스타트업 투자유치 2018년 최신 현황 ㅇ 독일 스타트업, 2018년 투자유치 신기록 달성 2018년 독일 전체 스타트업의 투자유치 건수는 전년대비 22% 증가한 621건 기록했으며 투자 유치액 역시 전년대비 약 7%, 3억1600만 유로 늘어난 45억9200만 유로를 기록하며 2017년도 최고 투자유치 기록을 깨고 신기록 재 경신했다. ㅇ 중형 규모의 투자유치 대폭 증가 1000만 유로 이하의 중소형 규모의 투자유치 건수는 493건으로 2017년도 대비 14% 늘어났으며, 1000만~5000만 유로 이하의 대형 규모의 투자유치 건수는 전년대비 50% 증가해 81건을 기록했다. 5000만 유로 이상의 특대형 규모의 투자유치도 전년 11건보다 2건 늘어난 13건이었다. 베를린의 소수 거대 스타트업만 대규모 투자유치에 성공했던 기존의 한계에서 점차 탈피했다. ㅇ 전자상거래, 소프트웨어&분석, 핀테크 분야 투자유치 강세 투자유치 전체 금액으로 가장 많이 투자 된 분야는 단연 전자상거래(E-Commerce)분야이며 핀테크, 소프트웨어&분석, 모빌리티, 헬스케어 분야가 그 뒤를 따른다. 투자유치 건수로 살펴보면 소프트웨어&분
[첨단 헬로티] 미쓰비시머티어리얼은 ‘여러분의, 세계의, 종합공구공방’으로서 고객 한 사람 한 사람에게 맞춘 베스트 솔루션과 서비스 제공을 내걸고 있다. 그리고 미쓰비시머티어리얼의 가공기술센터에서는 절삭시험이나 전화상담, 강습회, 기술서포트 등 여러 가지 솔루션을 제공하고 있다. 그중에서 주력하고 있는 대응의 하나가 상품 개발 속에서 쌓아온 해석 기술을 활용한 해석 솔루션이다. 해석 정보는 절삭가공으로 만드는 제품의 품질 향상과 능률 개선, 문제점을 가시화해 신속하게 해결하기 위한 지표로서 크게 도움이 된다. 그러나 여러 가지 제한으로 고객(이하 유저) 측에서 절삭부하나 워크·공구 변형 등의 가공 상태를 정확하게 파악하는 것은 곤란하다. 그래서 주로 절삭부하 해석, 절삭칩 해석, 강성 해석의 3가지 방법을 이용해 공구 메이커로서 쌓아온 해석 기술과 각 공구 전문가로서의 경험을 조합, 보다 우수한 가공 프로세스를 실현하는 개선 제안을 하고 있다. 한편으로 유저 측에서도 미쓰비시머티어리얼의 공구를 이용한 검토에 도움이 될 수 있게, 미쓰비시머티어리얼 공구의 디지털 데이터를 ISO 133991에 준거한 사용하기 쉬운 방식으로 제공
[첨단 헬로티] 최근의 인공지능·기계학습 붐에 편승해 지도 분류학습, 회귀학습, 심층학습, 강화학습 등의 ‘메이저’인 기계학습 문제·방법은 널리 알려지게 됐지만, 동적 시스템 학습(learning dynamical systems)이라는 장르는 독자 여러분에게 그다지 익숙하지 않을지도 모른다. 더구나 기계학습의 커뮤니티에서도 동적 시스템 학습이라는 분야가 인지되어 확고한 지위를 구축했다고는 하기 어렵다. 그러나 ‘시스템 동정 문제에 대한 기계학습적인 접근’이라고 표현하면, 동 학회의 여러분들은 대체적인 분위기를 파악할 수 있지 않을까 생각한다. 대부분의 기계학습 입문서에는 ‘데이터 샘플 {x1, x2,..., xn}은 서로 독립 또는 동일한 분포를 따른다(independent and identically distributed; i.i.d.)고 가정한다’라고 밝힌 다음, 지도 학습(분류학습, 회귀학습)이나 비지도 학습(클러스터링, 차원 감소 등)의 설명을 전개한다. 즉 기계학습에서는 샘플끼리 독립인 것이 기본이지만, 그렇지 않은 경우 즉 샘플끼리의 순서관계나 시계열성을 명시
[첨단 헬로티] 이미지 계측 기술의 진보에 의해 자연과학의 여러 분야에서 동태 이미징이 새로운 연구의 조류를 형성하고 있다. 예를 들면 생물학 주변 분야에서는 현미경 기술의 발전에 따라 이미징 데이터의 고정세화, 다차원화(공간, 시간, 파장)가 추진되어, 각 연구기관에서 매일 축적되는 데이터량은 계속 증가하고 있다. 이러한 많은 이미징 데이터 세트에서 생물학적으로 중요한 정보를 정량화하는 정보과학적·수리통계학적인 방법의 확립을 목표로 하는 연구는 바이오 이미지 인포매틱스라고 불리며, 2000년경부터 생물학의 새로운 구동력으로 주목을 받게 됐다. 생물학 분야뿐만 아니라, 기존의 수작업에 기초한 해석으로는 도달할 수 없는 과학적 발견을 이끌어내는 것은 현대의 데이터 과학에 부여된 중요한 과제이다. 한편, 화상공학 분야에서는 디플래닝을 비롯한 지도 기계학습이 다양한 인식 작업으로 브레이크스루를 창출하고 있다. 이러한 방법론은 자연과학 분야의 데이터 해석, 특히 앞에서 말한 동태 이미지 해석에도 널리 응용될 것으로 기대된다. 그렇지만 데이터로부터의 귀납적 접근은 현상의 시공간 발전을 지배하는 원리의 해명을 목표로 하는 자연과학 분야와는 문제 설정이 일치
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