최근 데이터의 양이 천문학적으로 증가하고 연구자 간 공유 및 협업 니즈가 커지고 있다. 이에 따라 성능과 액세스 속도에 대한 요구사항이 증가하고 있어 퀀텀의 스토어넥스트 스토리지 플랫폼(StorNext Storage Platform)이 이용자들에게 더 많은 가치를 제공할 수 있을 것으로 보인다. 여기서는 스토리지 인프라가 갖춰야 할 기능과 퀀텀의 다계층 스토리지 인프라에 대해 살펴본다. 오늘날, 과학 분야에서 연구하는 많은 이들은 소프트웨어, 하드웨어의 기술적 혁신을 통해 큰 이점들을 누리고 있다. GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 컴퓨팅 가속화 기술이나 고성능 컴퓨팅을 생각해보자. 무인 드론 및 로봇은 사람이 갈 수 없는 우주, 땅, 바다와 같은 장소를 탐험할 수 있도록 해준다. 울트라 고화질 4K 및 8K 영상 포맷도 지금껏 볼 수 없었던 영상을 보여준다. 그리고 적외선, 자외선, 마이크로파, 레이더 데이터를 수집하는 지능형 센서도 다양한 작업을 가능하게 한다. 이러한 데이터를 보다 이해하기 쉽게 만들어주는 분석도 마찬가지다. 올해 2월, 미국의 중력파 연구소인 ‘레이저 간섭계 중력파 관측소(LIGO: Laser Interferometer Gr
자동차 성형 금형을 제작한 경험이 없는 업체에서 처음에 형상가공을 어려워하는 이유는 성형 펀치, 성형 다이, 성형 패드의 모양이 윤곽은 이형으로 생겼으며, 윗면은 제품 모양대로 울퉁불퉁한 형태로 이루어졌기 때문에 NC 가공 작업 시에 고정 클램프를 체결하거나 바이스로 측면 클램핑할 수 없다는 점에 있다. 윤곽가공 때문에 일반 바이스는 물론이고 사이드 바이스로도 클램핑할 수 없다. 고정시킬 부분이라고는 바닥면밖에 존재하지 않는다. 바닥면만 클램핑한다는 것이 처음 형상제품 금형을 제작하는 업체에서는 가공 방법적으로 고민하게 만드는 부분이기도하다. 그러나 처음 제대로 가공하는 방법을 알아두면 그 다음부터는 그다지 문제가 되지 않는다. 그러면 성형 인서트 가공을 실제로 어떻게 하는 것인지 알아보기로 한다. 그림 1의 3D 제품 도면은 당사에서 프로그레시브 금형으로 설계했고, 스웨덴 볼보자동차에 납품한 두께 4.5×가로 140×세로 360의 3D 제품 도면이다. 구조에 관한 이해는 지난 회의 제품과 유사한 형태이므로 참고하기 바란다. 실제로 형상 금형가공에 적용하고 있는 가공 방법 몇 가지를 소개하기로 한다. ▲ 그림 1. 3D 제품도 형상가공에
[헬로티] IoT 네트워크의 보안 문제는 보호할 대상, 범위, 특성, 보안 담당 주체, 보호 방법 등에 대해 기존의 사이버 환경과 달리 새로운 시각으로 접근할 필요가 있다. 특히 IoT 네트워크 구축 환경에는 기기의 연결 방식, 네트워킹, 객체의 속성 등 다양한 환경 조건들이 존재하기 때문에 각 액세스 포인트마다 더욱 주의가 필요하다. 개요 사물인터넷(IoTs : Internet of Things) 관련 전후방 기술개발이 빠르게 진행되면서 웨어러블 디바이스, 헬스 케어(health care) 플랫폼1) 및 스포츠 용품 등 다양한 산업 분야에서 IoT 기술력 기반의 서비스들이 제공되고 있다. IoT 기술은 홈 어플라이언스, 건물, 자동차 및 모든 사물들을 P2P(People-to-People), P2M(People-to-Machine), M2M(Machine-to-Machine) 방식으로 인터넷을 통해 연결하고 있다. 이를 통해 RFID/USN 기반의 초연결사회를 구현할 수 있는 기반을 제공하고 있다[1][2][3]. 산업(기술) 분야별 주요 제품 출시 및 서비스 현황을 간단히 요약하면 다음과 같다[4][5][6][7]. - 웨어러블 디바이스 제조사인 미국의
[헬로티] 우리는 경영 혁명의 초기 단계를 지나고 있습니다. 혁명의 대변동은, 특히 IoT를 통해 데이터 세트를 미세하게 조정함으로써 인간과 시스템 활동에 대한 정보를 수집 및 측정한 후 디지털 형식으로 기록할 수 있는 능력이 유례를 찾아볼 수 없을 정도로 커지면서 가능해졌습니다. 이러한 신기원의 특징 중 하나는 기업 내 데이터 중심 의사결정의 가속화입니다. 하지만 점차 디지털 시대로 접어들면서 예상되는 진보적 변화를 수용하는 일은 사회 전반적으로 어려운 과제이자 더욱 광범위한 문제가 될 것입니다. 특히 기업이 대용량의 IoT 데이터 세트를 기계 학습 알고리즘 시스템에 적용하기 시작하면 예측과 의사결정이 대규모로 점차 자동화되면서 이러한 문제는 더욱 극명하게 드러납니다. 기계학습과 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 놀라운 발전을 거듭하였습니다. 이러한 기술의 진정한 의미는 복잡한 의사결정을 자동화하여 효율을 높일 수 있는 능력에서 나타납니다. IoT 및 AI 기반 의사결정이 소매업계에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 생각해보십시오. 대형 소매업체들은 매장 진열대, 재고 및 고객 구매 등을 통해 정보를 바로 수집하여 분석함으로써 예측 및 의사결정 속도가 매우
[헬로티] 오늘날 대부분 비즈니스 및 기술 리더들은 사물인터넷(IoT)이 획기적인 통찰력을 바탕으로 고객과 ‘사물’을 완전히 새롭게 이해하여 활용할 수 있는 방법을 제시하면서 미증유의 기회를 창출하고 있다는 데 동의합니다. 하지만 실제로 IoT의 비전이 완전하게 실현되었다고 말하기는 어렵습니다. 이는 기업이 IoT의 잠재력을 정의하고 추구하는 방식이 제한적이라는 데서 일부 이유를 찾아볼 수 있습니다. 기업이 McKinsey & Company가 예측한 IoT의 최대 경제 효과*1(연간 3조9000억~11조 1천억 달러)를 실현하려면 IoT를 바라보는 시각을 완전히 새롭게 바꿔야 합니다. 예를 들어 오늘날 다수의 기업들은 장비 결함을 예측하여 선제적 유지보수를 실시하는 등 주로 쉽게 알 수 있는 문제를 해결하는 데 IoT 이니셔티브를 주력한다는 점을 생각해보십시오. 이러한 IoT 이니셔티브는 기본적으로 연통형(stovepipes) 체계로서 개별 사업 단위를 중심으로 이루어집니다. 이러다 보니 권위 있는 분석가 한 명이 5가지 IoT 구현 사례 중 4가지는 이용사례 및 분석의 초점이 너무 제한적이어서 혁신의 기회를 잃고 말 것이라고 예
[헬로티] 온보드 전자식 전원 공급 장치의 크기가 갑자기 이전보다 20% 이하로 줄어든다고 가정해보자. 대부분 최종 사용자들에게 전원 공급 장치의 크기는 큰 의미가 없다. 전원 공급 장치가 전자시스템 보드 공간의 절반을 차지하긴 하지만 그들은 전원 공급 장치에 큰 관심을 기울이지 않기 때문이다. 이것을 이전 크기의 5분의 1로 줄인다면 장비는 훨씬 더 작아지고 경량화 될 수 있다. 간혹 같은 크기로 장비를 유지하더라도 새로운 고성능 기능들을 추가할 수 있는 공간이 생기게 될 것이다. 이것은 전자공학에 혁신을 가져올 중요한 사건이다. 온보드 전자식 전원 공급 장치의 크기가 갑자기 이전보다 20% 이하로 줄어든다는 것이 앞으로 얼마나 중요해질지 가늠하기 위해서는 완전 자율 운행을 위해 이미지 처리를 점차 늘려가고 있는 자동차를 생각해보면 된다. 휴대 기기와 웨어러블 기기는 이전보다 이동성이 늘어나게 될 것이다. 커다란 랙 마운트 장비는 더 많은 채널과 기능들을 작은 공간 안에 과열없이 채워넣을 수 있다. 항공 드론은 이러한 감량을 이용해 고성능 이미지를 처리하면서 더 오래 하늘을 날 수도 있다. 다시 말해 모든 전자 분야가 전원 공급 장치의 이러한 대대적인 축소
인공지능에 대한 인식 조사 결과에 따르면, 전반적으로 인공지능에 대한 평가는 긍정적이고, 인공지능은 기업의 제조 및 연구개발 분야에서 생산성 향상이나 의사결정 지원에 활용될 것으로 기대했다. 우리나라에서 인공지능은 제조업에 활용될 가능성이 높으며, 산업 경쟁력 강화 대책으로 원천/선도 기술 개발이 중요할 것으로 전망됐다. 이번 호에서는 미래창조과학부 정보통신정보화 및 정책지원 사업(ICT통계조사 및 동향분석)으로 진행된 ‘인공지능 업계 동향 및 인식조사 결과’ 중 인공지능에 대한 인식 조사 결과에 대해 살펴본다. 이번 조사는 우리나라 인공지능 업계 종사자 및 비종사자를 대상으로 인공지능이 우리에게 가져다 줄 편익과 부작용을 진단하고, 앞으로 우리나라가 인공지능을 어떻게 개발하고 활용해야 하는지에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 수행됐다. 조사 대상은 ICT 통계포털 ITFIND 가입자 및 인공지능 업계 종사자이며, 2016년 4월 4일부터 6일까지 3일 간 웹 기반 설문을 실시했다. 설문 응답자 수는 총 219명으로 전체 응답자의 54%가 일반 기업에 종사하고 있으며, 그 다음으로 ‘대학/대학원(16%)’, &
LT3965와 같은 LT3965 매트릭스 LED 디머는 부스트-벅 LED 드라이버와 함께 사용하여 컬러 정확도가 높은 RGBW LED 컬러 믹서 시스템을 구성할 수 있다. LED 디머는 선명하고 풍부한 색상의 LED 조명을 구현하는데 있어 중요한 역할을 한다. LED 디머를 활용해 RGBW LED를 구동하여 컬러와 밝기를 제어하는 다양한 방법에 대해 알아보기로 한다. RGB LED는 효율적이고 밝은 출력을 요구하는 프로젝터, 건축, 디스플레이, 무대 연출 및 자동차 조명 시스템에 사용된다. RGB LED로부터 예측 가능한 컬러를 생성하려면 각 컴포넌트 LED(적, 녹, 청)는 개별적이고 높은 정확도의 디밍 제어를 필요로 한다. 하이엔드 시스템은 광학적 피드백 루프를 이용해 마이크로컨트롤러가 높은 컬러 정확도를 구현하도록 LED를 조정할 수 있다. 백색 LED를 RGB LED에 추가하면 RGBW LED를 생성해 컬러 시스템에서 이용할 수 있는 색상, 채도, 밝기 값을 확장할 수 있다. 각각의 LED는 4개 컴포넌트 LED에 대한 정확한 디밍을 필요로 하며, 2개의 RGBW LED는 8개 ‘채널’을 필요로 한다. RGBW LED를 구동하여
IoT 시장이 PC 위주의 장치에서 가정 및 회사나 공장에서 사용할 수 있는 IoT 제품의 시장으로 변하고 있다. 스마트폰이 IT 환경의 변화를 바꾸듯이 IoT 관련 제품들이 IT 시장의 변화를 줄 시기가 점점 가까와졌다. 그 변화를 지난 5월에 열린 대만 컴퓨텍스 2016과 애플의 홈킷 발표로 확인할 수 있었다. 필자는 올해 5월 말부터 진행된 대만 컴퓨텍스에 참가할 수 있었다. PC 시장의 변화에 따라 컴퓨텍스는 중요한 행사로 다루어지지 않았지만, 실제 현장에서의 분위기는 다르다는 것이다. 다음과 같은 내용으로 정리하고자 한다. 또한 애플이 발표한 홈킷(HomeKit)에 관련된 내용을 살펴보고자 한다. 대만 컴퓨텍스 2016의 주요 화두 • PC 시장의 변화 : 기존 성능 및 기능 위주에서 커스텀, 게임 위주의 PC 제품들 부품들이 많이 출시됐다. ▲ 그림 1. MSI의 VORTEX 게이밍 데스크탑 • VR 및 차세대 시장 : 컴퓨텍스 역시 컴퓨터 혹은 PC 위주에서 벗어나 차세대 스타트업 및 가상현실 관련 제품들이 대거 출시됐다. VR 헤드셋에서 체험형 VR 장치까지 다양한 제품이 출시됐다. ▲ 그림 2. HTC사
프레스 금형에는 여러 가지 공법이 있는데, 그 중에 프로그레시브 공법이 있다. 일반적이고 보편적인 프로그레시브 금형은 우리나라 기술이 세계적으로 인정받고 있으며, 수출도 많이 하고 있다. 그러나 형상을 가진 프로그레시브 금형은 구조, 이송, 취출에 있어 일반적인 방법이 아니다. 일부 회사에서 형상 프로그레시브 금형을 제작하고는 있지만, 아직 공개된 기술은 없다. 이 글에서는 이처럼 공개되지 않은 형상 제품의 프로그레시브 금형을 다루고자 하며, 특히 동사에서 필자가 직접 설계하여 현장에서 성공적으로 생산한 기술에 대해 소개한다. 지난 회에 이어서 자동차 성형제품 대형 프로그레시브 금형의 가공 방법에 대하여 소개하기로 한다. 먼저 좋은 금형을 만들려면 기계적 가공 변형 특징을 이해해야 하며, 온도 변화로 인한 수축 팽창률은 얼마인지 알아야 하고, 열처리 변형 및 모든 가공 변형을 어디까지 받아들이고 인정할 것인지를 판단해야 한다. 과연 금형은 어느 정도로 가공하는 것이 낭비 없고 부족함 없는 올바른 가공법인지를 알아야 한다. 또한 가공한계점은 어디까지인지 알아본다. 금형을 초정밀도로 가공한다면 금형 단가에 접근조차도 안 될 것이다. 앞으로 자동차 성형제품 대형
사물인터넷 통신 기술이 발전해 가고 있으며, 이 통신 기반 아래 본격적인 서비스가 태동할 시기가 도래할 것으로 예상되고 있다. IoT의 핵심 기반은 통신이기 때문에 이 통신 기반을 선점해야만 앞으로의 시장을 장악할 수 있기 때문일 것이다. SK 텔레콤의 시그폭스 기반을 사물인터넷 통신망 상용화나 블루투스 5.0 발표 소식들은 달라질 사물인터넷 시장의 변화를 보여주는 뉴스일 것이다. 이에 대두되고 있는 사물인터넷 통신망과 그 특징에 대해 살펴본다. 블루투스 5.0 블루투스 5.0은 2015년 12월 발표된 4.2 버전의 업데이트 버전이다. 메이저 번호가 바뀌는 것에서 알 수 있듯이 대폭적인 변화가 있을 것으로 예상하고 있다. 블루투스 5.0은 기존 4.0버전보다 2.5배의 빠른 전송 속도로 데이터를 전달할 수 있다고 한다. 전송 거리 역시 2배 이상 확장될 것으로 예상된다. 기존에 블루투스 4.0, 4.2에서 제한된 거리 및 전송 속도 때문에 제품의 용도에 한계가 있었고, 5.0에서 성능을 확장되어 다양한 제품에 적용될 것으로 생각한다. ▲ 그림 1. 블루투스 5.0의 로고 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 차세대 이동통신 서비스의
대용량 멀티미디어 전송을 위한 주파수 자원 부족 현상이 심각한 문제로 대두되면서 차세대 무선 근거리 통신 네트워크로 Li-Fi 기술에 관심이 집중되고 있다. 이 글에서는 초광대역 성을 갖고 있는 Li-Fi 기술의 특성 및 주요국의 기술개발 현황, 고주파 LED 조명을 이용하는 Li-Fi 글로벌 기술시장 성장 추이 및 시사점, Li-Fi 시스템의 다양한 응용분야 및 추후 정책적/경제적/사회적/기술적 측면에서의 해결 과제, Li—Fi 기술의 시장성 및 표준화 전망에 대해 설명한다. 서언 초고속, 대용량 멀티미디어 소비 니즈가 모바일 미디어 산업분야에 빠르게 확산되면서 무선 데이터 트래픽이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 대용량 멀티미디어 전송을 위한 주파수 자원 부족 현상이 갈수록 매우 심각한 문제로 대두되고 있다. 이러한 상황에서 차세대 무선 근거리 통신 네트워크로 Li-Fi(Light Fidelity) 기술에 관심이 집중되고 있다. Li-Fi 네트워크는 대중화된 Wi-Fi(Wireless Fidelity)에 비해 100배 이상 빠르고 안전하게 고속 양방향 무선전송을 가능하게 할 수 있어 차세대 무선 근거리 네트워킹 기술로 급부상하고 있다.
IEEE 표준의 최근 수정사항과 새로운 제안사항은 기판과 시스템 시험 두 가지 모두를 새로운 시대로 이끌고 있다. 무어의 법칙이 전자기기의 존재에 대한 도전을 계속함에 따라, 시험 기술 산업은 현재 상황에 안주하지 않고 미래 기술의 필요에 의한 더 발전된 시험의 도전을 받아들일 준비를 하고 있다. 따라서 새로운 것들을 한번 살펴보고자 한다. 경계 주사와 JTAG(연합 검사 수행 그룹)으로도 알려져 있는 IEEE 표준 1149.1은 접근 포트와 경계 주사 구조 시험을 위한 IEEE 표준이다. 이 표준은 IEEE Std 1149.4, 1149.6, 1149.8.1의 기반이 된다. IEEE Std 1149.1 수정안의 주요 내용은 다음과 같다. 1. 시험 모드 지속 (TMP) 컨트롤러 TMP 컨트롤러는 회로 보드 안이나 시스템 안에서 조립된 호환 장치의 시험 모드이다. 이때 TMP의 ‘지속성 활성화’ 지시가 그 효과를 보이고 있을 때 이 시험은 안전 상태여야 한다. 이는 장치가 TLR(시험 논리 리셋) 또는 다른 비시험 모드 지시가 활성화된 이후 기능 모드로 되돌아가는 것을 방지한다. 그림 1은 TMP 컨트롤러 상태 기계 도표를 보여준다. 이
PCB에 실장되는 부품의 전체 수가 적다고 하더라고, 여전히 자동차 공급업체들이 포텐쇼미터를 이용해 동급의 어셈블리 이상으로 제조하는 것은 훨씬 더 복잡한 어셈블리이다. 이 기고글에서는 SiP(System-in-Package)로 생산된 완벽한 MPOS 시스템을 사용해 자동차 공급업체가 마그네틱 위치 감지를 구현할 경우 PCB 어셈블리를 생산할 필요가 없다는 사례에 대해 살펴본다. 각(회전) 또는 리니어 모션(linear morion)을 매우 정확하고 정밀하게 측정해야 하는 자동차 애플리케이션에서 마그네틱 위치 센서(MPOS, magnetic position sensor)는 부품 방식을 대체할 수 있는 매력적인 선택으로 떠오르고 있다. MPOS는 자동차 공급업체가 안전과 효율에 대한 완성차 업체의 요구를 만족할 수 있도록 지원하여, OEM업체들이 ISO 26262(기능 안전 부문)와 같은 산업 표준 규격뿐 아니라 정부에서 규정하는 연료 효율 표준을 준수할 수 있다. 또한 MPOS는 리졸버와 포텐쇼미터와 같은 여타 부품 방식보다 뛰어나고 매우 높은 수준의 전기적, 기계적, 환경적 견고성을 제공한다. 자동차 공급업체가 MPOS를 사용하면 더 작고 비용 효율적이면서
FPGA, GPU, ASIC으로 제어되는 시스템 보드에서 전력 관리와 관련된 설계 문제들이 발행한다. 확신을 가지고 전력 관리 레이아웃을 하려면 어떻게 해야 할 것인가? 이 글에서는 Altera Arria 10 FPGA 및 SoC의 개발 키트를 가지고서 전원 트리와 BOM(bill of materials) 등을 살펴본다. FPGA, GPU, ASIC으로 제어되는 시스템 보드에서 전력 관리와 관련된 설계 문제들은 소수에 불과하지만, 얼마 안되는 이 문제들은 반복적인 디버깅을 초래하므로 시스템 출시 일정을 심각하게 지연시킬 수 있다. 그러나 수많은 전력 및 DC/DC 레귤레이션 문제들은 전력 제품 공급업체를 비롯해 FPGA, GPU, ASIC 제조업체가 검증한 설계 또는 유사한 설계가 이용될 경우, 방지할 수 있다. 하지만 기본적으로 문제를 파악하고 해결책을 찾아야 하는 것은 시스템 설계자의 몫이다. 이들 엔지니어들은 이미 복잡한 디지털 부분을 구성하느라고 많은 애를 먹고 있다. 전력 문제는 수많은 설계자들이 예측하는 간단한 작업이 아니기 때문에, 설계시 아날로그 및 전력 부분을 해결하는 것이 중요한 과제다. 신중한 전력 관리 계획 필요 트랜시버, 메모리 모듈,