[헬로티] ▷▶마크 패트릭(Mark Patrick), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics) 추론(Inference)은 학습 단계에 이어서 머신 러닝의 두 번째 단계이다. 학습 단계에서는 알고리즘이 새로운 모델을 생성하거나 또는 사전에 학습된 모델을 특정 애플리케이션에 맞게 변형하고 모델이 파라미터들을 학습하도록 한다. 추론 단계에서는 학습된 파라미터에 기반해서 새로운 데이터에 대해서 예측이나 판단을 한다. 학습을 위해서는 상당한 시간, 컴퓨팅 성능, 전력을 필요로 한다. 이에 비해서 추론 단계는 프로세싱 성능을 덜 필요로 하고 전력도 덜 소모한다. 그런데 중앙의 클라우드에서 처리하는 전통적인 방식은 IoT 디바이스를 위해서는 과도하게 자원 집중적일 수 있다. 엣지 상에 상주하는 각각의 IoT 노드로 많은 데이터들을 수집하므로 엣지에서 클라우드로(또는 그 반대로) 데이터를 전송하기 위해서는 비용이 들고 시간이 걸린다. 모든 프로세싱을 처리하기 위해서 클라우드 기반의 서버에 의존하는 것이 아니라, “엣지 컴퓨팅"을 사용해서 대부분의 처리를 직접 하고 꼭 필요한 데이터만 클라우드로(또는 그 반대로) 전송하도록 할 수 있다. 그러므로 엣
[헬로티] 열화상 카메라를 활용해 바이러스나 감염 여부를 찾아낼 수 있을까? 간단히 말하면, 정답은 “없다”이다. 즉, 열화상 카메라로 바이러스를 진단하거나 질병 감염 여부를 확인할 수 없다. 그러나 FLIR 열화상 카메라를 통해 사람의 피부 표면 온도를 측정하고 기준치 이상 체온의 사람을 식별하는 방법으로 공항, 기차 터미널, 사무실, 공장 및 콘서트장 등 다양한 공공장소에서 효과적으로 활용되고 있다. 최근, 세계보건기구에 의해 범 유행성 질병(팬더믹)으로 지정된 신종 코로나 바이러스(COVID-19)가 세계 각국에 퍼짐에 따라, 일반 소비자, 정부 당국 등은 바이러스의 전파를 억제하거나 전염 속도를 줄이고 궁극적으로는 전염 자체를 막을 수 있는 방법을 다양하게 모색하고 있다. ▲ FLIR 열화상카메라로 체온이 높은 사람을 검사할 때, 카메라로부터 1~2미터 정도 간격을 유지한 상태에서 한 번에 한명씩 검사하는 것이 중요하다. 물론, 아직 신종 코로나 바이러스를 직접적으로 감지하거나 진단할 수 있는 열화상 카메라는 없지만, FLIR 열화상 카메라는 다른 체온 측정/검사기기(피부 측정)와 함께 유동인구의 통행이 많은 지역이나 장소에서 체
[헬로티] ▷▶크웬튼 홀(Quenton Hall) 자일링스 산업·비전·헬스케어 부문 AI 시스템 설계자 신경망은 새로운 데이터를 통합하여 ‘학습’할 수 있는 인간의 두뇌를 모델링한 일련의 알고리즘으로 분류할 수 있다. 실제로 특수 목적에 맞게 ‘효율적인 컴퓨팅’을 제공하는 신경망 모델을 개발하면, 많은 이점을 얻을 수 있다. 그러나 이러한 모델의 효과를 높이기 위해서는 몇 가지 주요 요건들을 고려해야 한다. 추론 가속기(또는 일반적인 하드웨어 가속기)를 구현할 때 고려해야 할 중요한 사항 중 하나는 메모리 액세스 방법과 관련이 있다. 머신러닝 추론의 경우 가중치는 물론, 중간 활성화(Activation) 값까지 모두 저장할 수 있는 방법을 구체적으로 고려해야 한다. 지난 몇 년간 여러 기법들이 사용되었고, 다양한 성공률을 기록했다. 또한 관련 아키텍처의 선택도 중요한 영향을 미친다. - 지연시간: L1, L2, L3 메모리에 대한 액세스는 비교적 짧은 대기시간에 이뤄진다. 다음 그래프 작업과 관련된 가중치와 활성화가 캐시되면, 합리적인 수준의 효율을 유지할 수 있다. 그러나 외부 DDR에서
[헬로티] ▷▶옌스 티보 젠슨(Jens Tybo Jensen) Class D 오디오 마케팅 & 애플리케이션 총괄, 인피니언 테크놀로지스 필자는 어려서부터 빠르게 달리는 자동차에 매료되었다. 속도가 빠르면 빠를수록 좋았다. 유치원에서 친구들하고 수퍼카 트럼프 카드놀이를 하면서 어른이 되면 어떤 차를 갖고 싶은지 떠들어댔으며, 대부분의 소년들이 그렇듯이 “최고 속도”니 “제동 마력”이니 하는 것들을 읊어댔다. 주차되어 있는 빠르고 멋져 보이는 자동차 안을 들여다보면서, 내 관심은 온통 속도계의 다이얼에 꽂혀 있었다. 이 계기판의 숫자가 높으면 높을수록 나의 흥미를 사로잡았다. 그러다 곧 속도계 다이얼이 자동차 품질을 판단하는 가장 좋은 방법은 아닐 수 있다는 것을 깨달았다. 점점 자라면서 가속 능력, 토크, 연비 같은 것들이 중요하다는 것을 이해하기 시작했다. 그리고 마침내 운전면허를 따고 내 차를 구입하고 나서는, 진짜로 중요한 것은 이러한 지표들보다도 차를 운전할 때 핸들링 같은 것임을 알게 되었다. 차와 마찬가지로, 오디오의 성능 지표에 대한 나의 견해 또한 세월이 지나면서 변화해 왔다. FTC의 &lsqu
[헬로티] LS ELECTRIC은 고객들에게 패키지라인의 토털서비스를 제공하고자 최근 다양한 제품들을 사업아이템으로 확보하여 제공하고 있다. 이중 대표적인 것이 감속기인데 이번 출시된 헬리컬 타입의 MSS 시리즈 감속기는 기존 제품보다도 뛰어난 정숙성과 높은 가성비를 갖췄으며 서보 드라이브/모터와 함께 최정화된 모션 솔루션과 획기적인 TCO(총소유비용) 절감을 제공한다. 뿐만 아니라 다양한 브랜드의 모터를 사용하고 있는 기업들이 전문가와 상담을 거치지 않고도 쉽고 빠르게 감속기 제품을 선정할 수 있도록 Size Manager 페이지 (www.lselectric.co.kr/gearbox)를 구축하여 고객편의 서비스를 제공하고 있다. 그럼, 감속기를 사용하는 목적과 선택 방법시 유의점 등에 대해서 살펴보자. 감속기 사용하는 이유 감속기를 사용하면 감속비에 비례하여 속도를 힘(토크)으로 변환한다는 것은 이미 많은 분들이 알고 있는 기정사실이다. 하지만 이런 장점 외에도 감속기를 사용하면 서보 제어의 안정성을 높일 수 있다는 숨은 이점을 가지고 있다. 구동에 필요한 토크가 부하의 관성 모멘트 J와 가속(감속)의 곱으로 정의된다. 감속기를 사용할 경우 제어 안정성이
[헬로티] 2년 전인 2018년 1월호에 필자가 쓴 기사를 다시 읽어 보면, 겨우 2년 사이에 공작기계를 둘러싼 환경이 이렇게나 변했는가 하고 다시금 생각하게 된다. 그렇게 된 것은 왜일까. 그 하나의 이유는 IoT, AI가 최근 들어 공작기계에 탑재되어 적어도 ‘사용하려고 하면 사용할 수 있는’ 수준까지 된 것이다. 즉, 어떻게 사용하는지는 유저에게 달려 있는 것이다. 물론 공작기계 메이커가 그 서포트를 하는 것은 당연하지만, 사용하는 측이 공작기계를 포함한 생산 시스템을 이해하고 사용하려고 하는 노력이 요구되는 국면이 된 것이다. 또 다른 하나는 산업용 로봇, 즉 협조 작업 로봇이 공작기계의 옆, 더 나아가서는 일체화된 것 혹은 공작기계를 대신해 가공 자체를 담당하는 것도 많이 볼 수 있게 됐으며, 유저도 그것에 대해 위화감을 느끼지 않게 된 것이다. 한편, 최근 들어 새로운 움직임이 나오고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge computing)화가 추진됐기 때문인가, 가공 상태를 인식하는 기술이 앞에서 말한 IoT, AI 기술을 도입해 공작기계 자체가 판단해 가공 조건을 변경하거나, 더 나아가 공작기계의 열변형을 예측해 그것을 보정하고,
[헬로티] Ethernet-APL(Advanced Physical Layer)은 그간 프로세스 계장에서 전/공 아날로그신호와 병용하여 약 20여년부터 사용해 오던 필드버스의 기본에서 몇 가지 진보된 조건을 갖추어 완벽한 디지털 통신이 가능하다. 궁극적으로는 프로세스 계장이라는 카테고리 속에 1945년 2차 대전 이후 세계표준으로 현재까지 사용해오던 아날로그 개념에서 완전 탈피하려는 여망에서 세계 유수의 프로세스 계장 기업이 거의 망라된 대규모의 연합이 세계 3대 산업통신 프로토콜 기관인 필드컴그룹(Hart-IP), 오디브이에이(EtherNet/IP), 피아이 인터내셔날(PROFIBUS&FROFINET)이 주도하여 2019년 11월 독일 아케마에 전시회에 모여, APL 개발 백서(APL의 기본 스펙이 담겨진 매뉴얼)를 발표하였는데, 그 이름이 Ethernet to the Field(이더넷을 프로세스 계장 현장으로…)라고 편의상 번역을 해 본다. Ethernet-APL이란 이제 프로세스 계장 분야에는 필드버스 시대가 가고, 새롭게 이더넷투더필드(Ethernet to the Field) 시대가 열렸다고 봐야 한다. 아날로그 계장의 시대가 끝나고
[헬로티] ▷▶피오나 트레이시(Fiona Treacy) 아나로그디바이스(Analog Devices) 전략 마케팅 매니저 디지털화가 제조 분야에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 이것을 4차 산업 혁명이라고 한다. 자동화는 지난 수십 년 동안 꾸준히 고도화되었으며, 이제는 데이터, 머신 러닝, 인공 지능을 사용해서 점점 더 빠르게 진화하고 있다. 자율 시스템은 점점 더 상호 연결되고 있으며, 데이터를 통신하고 분석하고 해석해서 지능적으로 의사결정을 하고 조치를 취할 수 있게 되었다. 스마트 팩토리는 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 아웃풋, 자산 활용, 전반적인 생산성을 끌어올리고 있다. 새로운 데이터들을 활용해서 유연성을 높이고 품질을 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 에너지 소비와 폐기물 발생을 줄일 수 있다. 에지(Edge)에서부터 클라우드까지 연결된 지능적인 시스템은 민첩하게 대량 맞춤 생산을 할 수 있으며 제조 환경의 효율을 높일 수 있다. 인더스트리 4.0의 가장 큰 이점은 늘어나는 데이터를 활용해서 의사결정을 더 잘 할 수 있다는 것이다. 적시에 데이터를 획득하고 이 데이터를 자동화 시스템에 제공하는 데에는 커넥티비티 네트워크가 중추적인 역할을 한다. 제
[헬로티] ▷▶텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments) 신종 코로나바이러스감염증(이하 코로나19)이 세계적으로 확산되면서 마스크는 침방울이 튀는 것을 막고 바이러스가 묻은 손이 코, 입 등을 만질 수 없게 하는 역할을 해, 손 씻기와 함께 코로나19 예방에 필수 요소가 되었다. 자연스럽게 전 세계적으로 마스크 수요와 공급의 균형이 깨지면서 마스크 확보를 위한 각축전이 벌어지고 있다. 코로나19 팬데믹으로 인해 마스크를 비롯한 방역용품, 의료장비의 공급이 부족한 가운데, 오마르 바다르(Omar Badar) TI 말레이시아 어셈블리 엔지니어링 매니저와 TI 말레이시아 팀은 마스크, 테스트용 면봉 등 주요 의료 장비 및 물자 생산에 3D 프린팅 기술을 활용하며 코로나19 극복을 위한 노력에 동참하고 있다. 오마르는 3D 프린팅을 취미삼아 다양한 시도를 해왔는데, 그의 동료들로부터 영감을 받아 코로나19와 맞서고 있는 의료종사자들을 위한 마스크를 생산하기 시작했다. 그는 “코로나19와의 싸움에서 이기기 위해 강력한 조치가 절실히 필요한 시기다. TI의 기술 자원을 활용해 도움을 줄 수 있어서 기쁘다”고 전했다. 오마르는 연구 끝에
[첨단 헬로티] ▷▶신규식 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(DCG) 대표이사 5G로 인해 누릴 수 있는 다양한 경험과 혜택에 대한 대중의 기대치가 높아지는 만큼, 통신 관련 기업 또한 새로운 기술을 적용하고 이를 통해 안정적으로 이윤을 창출할 수 있는 방안을 모색하고 있다. 특히 중앙집중식 데이터센터에서 원거리에서도 데이터를 생성하는 최종 사용자에게 더 가까운 엣지 서버의 네트워크 속도 및 전력을 높일 수 있는 방법을 모색하는 데 초점이 맞춰지고 있다. 차세대 5G 네트워크의 핵심 요소로 간주되는 멀티액세스 엣지컴퓨팅(MEC, Multi-access Edge Computing) 네트워크 아키텍처는 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 필요로 하는 엣지 기반의 애플리케이션을 지원한다. 멀티액세스 엣지컴퓨팅 플랫폼은 무선접속네트워크(RAN, Radio Access Network)에 직접적으로 연결할 수 있어, 대역폭에서 발생하는 혼잡성을 경감시킬 수 있다. 따라서 이를 이용할 시 증강현실, 로컬 컨텐츠 분산, 기타 급성장하는 사물인터넷 관련 기술 등 높은 대역폭을 필요로 하는 애플리케이션에 더 나은 성능을 제공할 수 있게 된다. 이처럼 멀티액세스 엣지컴퓨팅은 엣지를 기
[첨단 헬로티] 오랫동안 미래의 비전으로 여겨졌던 세계가 이제 현실이 되고 있다. 기기는 마치 사람이 감지하고 주위와 상호작용하는 것처럼 환경을 감지할 수 있게 되었다. 센서가 디지털 세계와의 간극을 좁히고 있다. 적절한 소프트웨어와 결합하면 스마트 기기와 로봇은 보고, 듣고, 냄새 맡거나 느낄 수 있을 뿐 아니라 이 모든 것을 넘어 주변 환경을 “직관적으로 이해”함으로써 인간의 삶을 단순하게 만들어 준다. 여기서 결정적인 요소는 서로 다른 센서에서 발생하는 정보를 해석하고 연결하는 데 있다. 인피니언은 인간 본성에 영감을 받아 총체적 접근방법을 취하여 다양한 센서를 결합한다. 이러한 방법은 사람과 기계 또는 장치와의 상호작용을 더 쉽게 만들어줄 뿐 아니라 획득한 상황 정보를 신뢰할 수 있도록 처리하는 스마트 시스템을 구현한다. 인피니언 XENSIV 센서 포트폴리오는 3D·ToF(Time-of-Flight, 비행거리측정) 이미지 센서, 레이더 칩, MEMS 마이크로폰, 압력 및 가스 센서를 포함한다. 이러한 스마트 센서는 음성 인식에서부터 스마트 홈, 스마트 도시, 증강 현실, 제스처 인식, 생체 인증, 자동·자
[첨단 헬로티] 유창기계공업(주)이 자체 기술력으로 완성시킨 ‘스크류 에어 콤프레샤’(Screw Air Compressor)를 새롭게 공개했다. 유창기계공업은 1970년에 창립된 50년 업력의 공기압축기, 도장기계 관련 전문 제조업체로서 국내 선구자적 위치에 있다. 이 회사는 1992년 한국산업안전공단으로부터 설계 및 성능검사 획득을 비롯해 1997년 ‘ISO9001’, 2014년 ‘ISO14001’, 2018년 ‘API Q1’ 인증을 획득함으로써 스크류 에어 콤프레샤의 효율, 수명 및 신뢰도에 있어서는 국내 최고의 제품이라고 평가할 만하다. 유창이 완성시킨 메커니즘의 걸작품 ‘스크류 에어 콤프레샤’에 대해 소개한다. AIR END KYPHO ROTOR와 INTENSIVE INJECTION CYLINDER 구조는 압축 사이클의 쿨링에 에너지 소비율을 제어하는 핵심 요소이다. NTENSIVE INJECTION은 4개의 분사 구멍을 통하여 미세한 연무상태로 압출실내에 냉각제를 공급한다. 대부분 분사와 AIR 자체의 가장 높은 압력과 온도에 이를 때 발생된
[첨단 헬로티] 네트워크 엣지가 빠르게 AI 프로세싱 미래의 핵심 부분이 되고 있다. 5G의 본격적인 추진으로 수십억 개의 기기가 인터넷에 연결됨에 따라 커넥티비티는 더욱 광범위하게 확산될 전망이다. 다양한 시장에서 인공지능(AI)와 머신러닝(ML, Machine Learning)의 이용에 대한 관심이 증대하고 있으며, 네트워크 엣지(Edge)에서 동작하는 AI·ML 프로세싱 기능을 갖춘 저전력 하이테크 장치에 대한 요구가 커지고 있다. 엣지에서 수행되는 첨단 프로세싱은 최종 지점과 최종 사용자에 대한 지연을 줄이고 보다 안전한 사용자 개인정보를 유지하는 데 중요하다. 또한 인텔리전트 엣지 기기는 클라우드로 가는 데이터 트래픽을 걸러 네트워크 비용과 대역폭을 줄여준다. 이러한 많은 인텔리전트 엣지 기기는 이미지 센서를 사용해 다양한 임베디드 비전 애플리케이션을 지원하며, 객체 카운팅 또는 존재 감지와 같은 AI·ML 기반 애플리케이션을 포함한다. 그러나 엣지에서 임베디드 비전 애플리케이션을 지원하려면 기기에서 저전력 소비, 고성능, 높은 신뢰성, 소형 폼팩터와 같은 특정한 설계 및 성능 특성을 제공해야 한다. 이러한 애플리케이션을 위
[첨단 헬로티] 자동차 분야에서 48V/12V 듀얼 배터리 시스템의 시대가 열리고 있다. 지난 수 년 간 세계의 주요 자동차 회사들이 자신들의 시스템을 입증하기 위해 애써 왔으며 조만간 실제 구현에 나설 것으로 전망된다. 이것은 운전자가 전혀 필요치 않은 진정한 완전 자율주행차로 가기 위한 길고도 험난한 여정에서 꼭 필요하고도 중요한 과도기가 될 것이다. 그렇다고 12V 배터리가 사라지지는 않을 것이다. 그러기에는 자동차에 너무나 많은 레거시 시스템들이 설치되어 있고 설치 기반도 방대하기 때문이다. 이러한 이유로 자율주행차에는 12V 배터리와 48V 배터리가 모두 사용될 것이다. 자동차의 내부 시스템은 48V 리튬이온 배터리나 12V 납축전지(SLA) 둘 중 하나를 사용해서 작동할 것이다. 이들 배터리는 화학 기술이 서로 다르기 때문에 각각 별개의 충전 회로가 필요할 뿐 아니라, 자동차 내의 다른 시스템들이나 배터리 자체를 손상시키지 않으면서 두 개의 배터리들 사이에 전하를 옮길 수 있는 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 두 가지 배터리를 사용하면 작동 중에 어느 한 쪽에 고장이 발생했을 때 리던던시를 확보할 수 있다. 이렇게 하면 자동차 내의 다양한 전기 서
[첨단 헬로티] 자동차 산업은 자동차 발명 이래로 가장 큰 변화를 겪고 있다. 기업들은 ‘CASE’의 4가지 핵심 가치들 중 적어도 한 가지 분야에서 우위를 점하기 위해 고군분투하고 있지만 종종 다음과 같은 난관에 직면한다. ● 연결성(Connectivity): 유료 연결 서비스를 제공하는 기업들은 사용자 수를 늘리는 데 어려움을 겪는다. 이로 인해 일부 기업들은 데이터 수집을 통해 추가적인 서비스를 개발할 수 있는 능력에 영향을 받는다. 또한, 일부 다른 기업들은 투자 혹은 기술적 제약으로 인해 데이터 수집 프로세스를 자동화할 수 없게 된다. 더불어, 몇몇 기업들은 위탁생산자(OEM)가 관리하는 자동차 데이터 풀에 액세스할 수 없는 상황이므로 다른 해결 방안을 모색해야 한다. ● 자율주행(Autonomous): 완벽하게 안전한 자율주행은 도로 인프라와 엣지 케이스에 대한 상세하고 새로운 정보를 통해서만 실현될 수 있다. ● 공유(Shared/Subscription): 모빌리티 공유 모델은 투자자들을 만족시킬 수 있는 신속한 사용자 유치와 강력한 유지 체계가 필요하다. ● 전동화(Electrification): 전기 자동차는 여전히 사용
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