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딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
제 나이 올해 60 입니다 ... IT 분야 일 한지가 30 년 입니다 ... 최근에 미국이 국가안보 기술로 애기했던게 반도체 설계/제작 기술이고 또 하나가 인공지능 기술 입니다 ... 저는 최근 한 3 년 이상을 딥러닝 논문 이슈를 계속 공부해왔읍니다 ... 이렇게 한 3 년 딥러닝 논문 이슈를 공부하다 보니 딥러닝 비젼 설계쪽 기술도 살펴봤고 또 하나가 초거대 모델쪽 입니다 ... 최근 초거대 모델을 살피다 보니 비젼쪽 기술인 광학문자인식(OCR 기술) 노하우가 어떤식으로 가능하겠다가 눈에 보이더라구요 ... 광학문자인식쪽은 네이버도 오래전부터하는것 같더군요 ... 이제 본론으로 들어가자면 초거대 모델 기술의 기반기술이 구글 트랜스포머 딥러닝 모델 설계 기술이 그 근원 이거든요 ... 구글 트랜스포머..
트랜스포머 모델은 문장 속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망입니다. 트랜스포머는 어텐션 (attention) 또는 셀프어텐션 (self-attention)이라 불리는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 의미가 관계에 따라 미묘하게 달라지는 부분까지 감지해내죠. 트랜스포머는 자연어 처리뿐만 아니라 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 데이터를 처리하는 데에도 사용됩니다. 트랜스포머 모델이란 무엇인가? (1) | NVIDIA Blog AI 분야의 혁신에 함께하고 싶다면 트랜스포머(transformer)에 주목하세요. blogs.nvidia.co.kr 일인기업 딥네트워크는 트랜스포머 모델을 텐서플로우 개발환경으로 개발하고 있습니다. 텐서플로우는 구글이 ..
일인기업 딥네트워크: 경량화 초거대모델의 선두주자 딥네트워크는 초거대모델의 경량화 세부원리 및 그 설계구조 분석을 전문으로 하는 일인기업입니다. 저희는 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로, 효율적이고 강력한 언어 모델을 구축하고, 다양한 응용 태스크에 적용하는 방법을 연구하고 있습니다. 저희는 메타의 LLaMA 논문과 같은 경량화 초거대모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 1년 반 동안 연구하였으며, 70억 개, 130억 개, 700억 개의 파라미터를 갖는 세 가지 크기의 모델을 구축 준비에 관련한 세부 정보를 확보하는데 성공했습니다. 딥네트워크의 기술력 딥네트워크의 기술력은 다음과 같습니다: 데이터셋의 구축: 저희는 공개적으로 이용할 수 있는 데이터셋을 수집하고 전처리하는 방법을 분석하고 있습니다. 저희..
회사 소개일인기업 딥네트워크는 STMH743 CPU Evaluation Board 의 커스토마이징 전문 업체입니다. STMH743 CPU Evaluation Board 는 STMicroelectronics 에서 제공하는 Arm ® Cortex ® -M7 기반의 STM32H743XI 와 STM32H753XI 마이크로컨트롤러를 위한 고성능 개발 플랫폼입니다. 이 보드는 다양한 주변 장치들을 지원하며, CubeMX IDE 개발 툴을 통해 손쉽게 Configuration 설정을 할 수 있습니다.일인기업 딥네트워크는 STMH743 CPU Evaluation Board 의 SDK 의 SDK 구성요소 중에서 다음의 구성 요소들을 커스토마이징하여 고객의 요구에 맞게 제공할 수 있습니다.MIPI-CSI Camer..
딥네트워크의 광학문자 인식 OCR 딥러닝 개발 기술력 소개 딥네트워크는 광학문자 인식 OCR 딥러닝 논문 분석쪽에서 선도적인 일인기업입니다. 딥네트워크는 최근에 Vision Transformer라는 새로운 딥러닝 모델을 OCR에 적용한 논문들을 분석했읍니다.. Vision Transformer는 이미지를 작은 패치들로 나누고, 이들을 순차적인 토큰으로 취급하여 트랜스포머라는 자연어 처리 모델에 입력하는 방식입니다. 이를 통해 이미지의 전역적인 특징과 문맥을 잘 파악할 수 있습니다. 딥네트워크의 기술력은 다음과 같은 세 가지 핵심에 기반합니다. 1. Vision Transformer를 이용한 문자 검출 및 인식 딥네트워크는 Vision Transformer를 OCR에 적용하기 위해, 두 가지 방법을 제안하..
딥네트워크는 GPT-3.5 초거대 모델 관련 세부 설계 구조에 대한 전문적인 분석과 검토를 주로 진행해 왔습니다. 저희 회사는 직접적인 딥러닝 학습 구현 작업 경험은 없지만, 해당 논문의 핵심 설계 구조를 세부적으로 분석하고 검토하는 데 전문성을 가지고 있습니다. 이러한 전문성은 2년 이상의 연구와 경험을 바탕으로 하고 있습니다. GPT-3.5 초거대 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 강력하고 복잡한 모델 중 하나입니다. 이 모델은 수백억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이를 통해 사람처럼 자연스럽게 대화하고, 복잡한 문제를 해결하며, 창의적인 내용을 생성할 수 있습니다. GPT-3.5 초거대 모델관련 논문의 핵심 설계 구조는 다음과 같습니다: 트랜스포머 아키텍처: GPT-3.5 초거대 모델은 ..
내 나이 올해 60 이 됬다 ... IT 업계쪽 일을 한지가 30 년 이다 .... 나는 요근래 3 - 4 년은 딥러닝 비젼쪽 / 초거대 모델쪽 국내외 논문들을 살펴 보고 있다 ... 이런저런 애기는 다 빼고 요즘 가장 큰 이슈가 되고 있는 삼성 스마트폰에 온 디바이스 AI 가 탑재됬다는것은 이제 다 알것 같다 ... 삼성 스마트폰에서 온 디바이스 AI 가 가능하려면 스마트폰에 NPU 가 탑재되야 가능하다 ... 나는 초거대 모델 이든 뭐든 딥러닝 경량화 구현 논문을 최소 한 1 년은 살핀것 같다 ... 초거대 모델은 학습 및 추론시 인프라 비용이 만만치 않아서 이를 최소화해서 이윤을 발생시키기 위해 모델 경량화가 진행되고 있다 ... 나도 이쪽으로 논문을 살핀지 4 년이다 ... 물론 그동안 딥러닝만 ..
반도체 공정중 원자층 증착(Atomic Layer Deposition, ALD)의 핵심 원리를 이해하는데 성공했다 ... 나름 심도있게 파악 성공했읍니다 ... 믿거나 말거나 ... 딥네트워크 장석원 010 3350 6509 sayhi7@daum.net
OpenAI 가 발표한 Text To Video 의 SORA 모델의 세부설계 구조와 원리 파악에 성공해 기분 좋다 ... 그동안 디퓨젼 모델 도 분석을 했던게 큰 도움이 된것 같다 Sora는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 비디오와 이미지를 패치라는 작은 데이터 단위로 표현한다. 이를 통해 다양한 길이, 해상도, 종횡비를 가진 시각 데이터에 대해 효율적으로 학습할 수 있다. Sora는 DALL-E의 리캡션기법을 사용하여 생성된 비디오에서 텍스트 프롬프트를 더 잘 따르도록 한다. 리캡션기법은 시각적 훈련 데이터에 대해 설명력이 높은 캡션을 생성하는 방법이다. 그리고 Text to Image Model 세부 구조 분석이 됬던 부분이 Sora Model 이해하는데 도움이 된것 같다 ... Text to ..
저는 그동안 4 년 가까이 초거대 모델 설계 구조를 제시한 논문들 세부 분석 작업을 했었읍니다 ... 나름 초거대 모델 구조 설계의 대표적인 해외 대기업의 논문의 핵심 아이디어가 무었인지 파악하려고 노력했던것 같읍니다 ... 딥러닝 공부도 기반 지식들을 어느 정도 준비가 된 상태라야 이런 논문의 핵심 아이디어도 눈에 보이는것 겉읍니다 ... GPT-3.5 의 핵심 설계 아이디어가 무었인지 파악하는데 주력했고 나름 제 판단으로는 이 정도면 꽤 핵심에 접근했다라고 저는 판단되거든요 ... GPT-3.5 도 그 주변 논문들이 굉장히 많구요 ... GPT-3.5 발표 훨씬 그 이전에 초거대 모델의 각종 아이디어 논문들이 몇년간 발표되서 제시됬던 핵심 아이디어 기반으로 구성된다는것을 파악할수 있었다 ... 내가 ..
STM32H743 과 Nordic nRF52840 펌웨어 개발전문 일인기업 딥네트워크 장석원 입니다 ... STMH743 CPU 펌웨어의 경우 MIPI-CSI Camera 부분 / USB Host/Device 송수신 부분 / SD Card 저장 부분 / Ethernet / WIFI 네트웍 송수신 부분 / LTDC TFT-LCD 부분 / MIPI-DSI TFT-LCD 부분 의 개발을 CubeMX IDE 개발 툴을 사용해서 각각의 부분의 Configuration 설정 노하우를 확보하고 있고 이를 바탕으로 고객사의 세부사양을 근거로 펌웨어 커스토마이징 개발이 가능 합니다 .... Nordic nRF52840 펌웨어 의 경우 Nordic nRF52840 SDK 소스에 블루투스 프로토콜 스텍의 세부 구현 소스가 ..
내가 그동안 초거대 모델에 대해 여러 글을 썼었다 .... 오늘은 요즘 온 디바이스 AI 의 이슈인 초거대 모델 경량화 에 대해 조금 이야기 하려 한다 ... 초거대 모델 경량화가 되야 NPU 칩도 개발이 가능하기 때문이다 .... 뭐든지 알면 쉽고 모르면 어렵듯이 초거대 모델 경량화도 마찬가지인것 같다 ... 경량화 논문을 한 4 - 5 달 찾아보니 감이 오는것 같다 ... 글로벌 대기업들의 경량화 논문을 살피면서 이런것에서 나도 실마리를 찾는것 같다 ... 사실 또 글로벌 대기업의 경량화 논문도 사실 그 전에 이미 발표됬던 발표된 딥러닝 모델 논문들의 핵심 아이디어에서 온것이구요 ... 나도 이렇게 글로벌 대기업들이 그동안 논문으로 발표했던 핵심 이슈 쫓아가기 바쁘다 ... 내가 할수 있는것은 여기까..
SAR 군사위성(합성개구 레이더) 동작 원리를 분석하고 있다 ... 최근 한 7 - 8 달을 합성개구레이더 (SAR : Synthetic Aperture Radar) 국내외 논문을 하루에 2 편 정도씩 세부 검토 분석을 매일 매일 꾸준히 하고 있다 ... 합성개구레이더 (SAR : Synthetic Aperture Radar)의 설계 구조 이론중 가장 대표적으로 인용되는 설계 구조 알고리즘이 Doppler Shifter 이론 이다 ... 합성개구 레이더에서 Doppler Shifter 이론이 어떤 설계 구조로 동작하는지 이해 하는데 8 달이 걸려 세부 노하우 파악에 성공했다 ... 이것의 확실한 이해 없이는 SAR 군사위성 설계 구조를 이해하는게 불가능하다 ... 이런 기술적 기반 기술들로 지상 또는 해..
GPT-3 사전학습 모델 구현 이해가 초거대 모델 구현의 기본중 기본이다 .... 어떤 동작원리와 설계 구조로 몇천억개의 학습데이터를 분산학습 및 병렬학습을 도대체 어떻게 구현했을까가 가장 궁금했다 ... 구글 텐서플로우 개발환경에서 딥러닝 분산학습과 병렬학습의 구현에 필요한 기술요소들의 지원이 되고 있고 한동안 이것의 세부 설계 방안에 대해 심도있게 분석도 했었다 ... 이것만 파악하면 초거대 모델의 사전 학습이 처리가 되느냐 하면 그건 아니다 ... 예를들어 클라우드 환경인 AWS GPU 서버들이 어떤 네트웍 통신구조를 가져야 수천억개의 학습 데이터의 분산 병렬 학습에 필요한 네트웍 통신이 가능할지 이런것을 구글 텐서플로우 개발 전문가들은 어떤식으로 처리를 했을지 그런것들의 검토 분석이 세부적으로 필..
OpenAI 가 핵심 사업 구조로 생각하는 GPT 이니셔티브 사업화에 내가 소기업 이지만 이런것을 목표로 분석작업을 해야할것 같읍니다 ... 다음에 설명하겠지만 커스토마이징 초거대 모델 개발을 위한 준비가 나의 공부 목표와도 일치하는것 같읍니다 ... 즉 초거대 모델의 분야 분야별 특성에 맞게 그 기능을 커스토마이징을 어떻게 구현 해야 가능한지 뭐 이런것들의 고민이 필요할것 같읍니다 .... OpenAI 는 다음과 같이 GPT 이니셔티브 사업화 를 애기합니다 ..... 사용자가 자신만의 ChatGPT 버전을 만들 수 있도록 지원하는 GPT 이니셔티브를 진행하고 있습니다. GPT 이니셔티브는 사용자의 개인 및 직업적 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있도록 AI의 기능을 개선하는 것을 목표로 합니다. 딥네트워..
나는 꿈이 몇개 있다 ... 나는 70 년대 국민학교를 다녔을때 그때 흑백 TV 로 방송했던 만화영화 마징가 Z 라는것을 보면서 어린 나이에 생각했던것이 나도 커서 로봇 과학자가 되야겠다라고 생각했었다 ... 나 중학교때인가 600 만불의 사나이라는 미국 드라마도 흑백 TV 로 방송했었다 ... 이런것 보면서 로봇 이라는것에 관심을 가지기 시작했다 ... 이런 내가 올해 나이 60 이 됬다 ... 나는 그동안 인생동안 IT 분야 30 년 경험이 있다 ... 내 세대를 지내온 엔지니어들이 공통적으로 느끼는게 인터넷 세상이 본격적으로 나와서 각종 정보가 홍수를 이루는 시대가 된지 5 - 10 년 밖에 안된다 ... 인터넷 시대 전에는 이런 그급 정보가 주로 유명대 교수님 연구실이나 대기업 연구소 아니면 국영..
올해 나이 60 이 됬다 ... 대기업 연구소도 대학원 졸업하고 한동안 다녀보고 그동안 30 년 할 얘기가 참 많다 ... 인생에는 정답이 없는것 같다 ... 그동안 30 년은 그럭저럭 밥벌이는 했는데 문제는 지금 부터다 ... 나이 60 이니 이제 회사에 조인해 일하는것은 너무 힘들어졌다 ... 그래서 한 5 년전부터 매일 매일 하루에 최소 3 시간 이상을 글로벌 대기업에서 이슈화가 많이 되는 기술분야를 공부를 적극적으로 시작했다 ... 지금 생각하면 이렇게 5 년전에 공부를 시작한게 진짜 잘한 일이 됬다 ... 요즘 가장 뜨겁게 이슈화가 되는 기술분야인 인공지능 초거대 모델 개발을 주로 대기업들이 진행하고 있다 ... OpenAI 는 ChatGPT 개발 인프라 구축에 거의 1 조 를 썼다고 본것 같다..
인공지능 기술이 너무 빨리 발전하는통에 생각치도 못했던 일들이 가능해졌고 이로인해 세상이 급변 하는 시대에 살고있다 ... 내가 올해 나이 60 이다 .... 92 년 1 월에 대기업 연구소 입사했을때가 엇그제 같다 ... 대기업 연구소는 7 년만에 자의반 타의반으로 그만두었다 ... 90 년대말 / 2000 년초에는 초고속 인터넷이 보급되면서 웹 설계 기술인 프론트 엔드 설계 기술과 백 엔드 설계 기술로 웹 서비스나 회사 홈페이지 를 만들수 있으면 넉넉한 밥벌이가 됬던 시절이다 ... 이 시기에 네이버 와 다음도 대기업 경력자들이 창업했던 시기였다 ... 이때 나의 한계는 무었인가 하면 이 시기는 지금과는 달리 인터넷에 고급 기술정보가 거의 없어서 기술정보를 획득하기가 너무 힘들어서 나는 웹 서비스 설..
올해 내 나이가 60 이 됬다 ... IT 분야 종사한지 30 년 이다 ... 쉽지않은 세월 이었다 ... 오늘 지금은 밤 12시 50 분이다 ... 요즘 챗 GPT 가 나온지 1 년이 넘으면서 이제 챗 GPT 가 인간을 위협하는것을 걱정할 정도로 인공지능 기술이 발전했다 ... 원래 챗 GPT 의 모체가 되는 기술은 GPT-3 기술이다 ... 삼성전자도 일주일전쯤 갤럭시 24 폰에 온 디바이스 AI 를 탑재해서 10 개국어 통변역 기능을 상용화했다고 한다 ... 이제 구글 트랜스포머 모델이 스마트폰에서 동작하는것이 가능한 시대가 됬다 ... 나도 구글 트랜스포머 모델 논문 분석한지는 4 년도 넘는 세월동안 분석 검토를 계속 했었다 ... 4 년 넘는 세월동안 구글 트랜스포머 모델을 분석하면서 아직까지는..
반도체 파운드리 공장에서 3 나노 회로 패턴을 만드는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 웨이퍼 위에 감광액이라는 빛에 민감한 물질을 얇게 도포합니다. 감광액의 두께와 균일성이 매우 중요하며, 회전 코팅 방법 등이 사용됩니다. 다음으로 노광장비라는 기계에 웨이퍼를 넣고, 반도체 설계도인 마스크를 씌웁니다. 마스크에 특정 파장의 빛을 통과시켜 웨이퍼에 회로 패턴을 프린팅합니다. 이때, 노광의 시간과 빛의 강도가 회로의 정밀도에 큰 영향을 미칩니다. 그 후에 감광액을 화학 용액에 담가서 빛을 쏘인 부분이나 쏘지 않은 부분을 제거합니다. 이 과정을 통해 웨이퍼 위에 나노 단위의 미세한 회선들이 그려집니다. 이렇게 만들어진 회로 패턴은 다른 공정을 거쳐 반도체 칩으로 완성됩니다. 나는 3 나노 회로 선폭을 웨이퍼에 ..
EUV 노광공정 / 증착공정 / 건식 에칭공정의 반도체 공정설계 기술의 동작구조를 약 70 % 파악한 일인기업의 사이트의 구현 기술력 위주 소개 자료를 5 가지 정도의 핵심으로 나누어서 다음과 같이 소개 합니다 ... EUV 노광공정은 극자외선 파장의 광원을 사용하여 웨이퍼에 미세한 회로 패턴을 새기는 공정이다. EUV 노광공정은 기존의 불화아르곤 노광공정보다 더 높은 해상도와 생산성을 제공하며, 차세대 반도체 공정의 핵심 기술로 간주된다. EUV 노광공정에서는 빛을 반사하는 거울을 사용하여 레이저 광원을 웨이퍼에 투사한다. 이 때, 거울의 표면은 매우 정밀하고 깨끗해야 하며, 빛의 흡수를 최소화하기 위해 진공 상태를 유지해야 한다. 거울의 품질과 진공도는 EUV 노광공정의 성능과 안정성에 큰 영향을 미..
제가 운영하는 딥네트워크는 SAR 레이더 구현에 대해 다음과 같이 보유한 3가지 핵심 노하우를 소개하고자 합니다. FMCW 레이더 기술: FMCW 레이더는 주파수가 연속적으로 변화하는 신호를 송수신하여 타겟의 거리와 속도를 측정하는 기술입니다. FMCW 레이더는 다른 레이더 방식에 비해 제작이 용이하고, 가까운 거리에서도 높은 해상도를 가집니다. FMCW 레이더는 차량 레이더 분야에 많이 사용되고 있으며, SAR 레이더에도 적용할 수 있습니다. 위상배열 안테나 기술: 위상배열 안테나는 여러 개의 안테나 요소를 배열하여 전자적으로 빔을 조절하는 기술입니다. 위상배열 안테나는 빔의 방향과 형태를 다양하게 바꿀 수 있으며, 많은 타겟을 탐지할 수 있습니다. 위상배열 안테나는 SAR 레이더의 이득과 성능을 향상..
제가 운영한 일인기업 딥네트워크의 기술력 소개를 2 축의 관절제어를 전류제어와 위치제어를 PI 루프로 제어하는 것의 핵심 위주로 3 가지로 정리하면 다음과 같습니다. BLDC Motor는 브러시가 없는 DC 모터로, 고정자에 코일을, 회전자에 영구자석을 부착하여 작동합니다. BLDC Motor를 제어하려면 코일에 흐르는 전류의 방향과 타이밍을 정확하게 제어해야 합니다. 이를 위해 전자석에 의해 생성되는 자기장과 회전자의 자기장 사이의 상호작용을 감지하고, 적절한 전압과 주파수를 인버터를 통해 공급하는 방식을 사용합니다. BLDC Motor로 2 축의 관절제어를 하려면 전류제어와 위치제어를 동시에 수행해야 합니다. 전류제어는 BLDC Motor의 토크를 제어하는 것으로, 코일에 흐르는 전류의 크기와 방향을..
제가 운영하는 일인기업 딥네트워크는 EUV Source Control System 의 전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘 적용과 관련하여 다음과 같은 것들을 추가로 더 준비가 필요하다고 생각합니다. 전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘의 성능과 정확도를 향상시키기 위해, 다양한 유형과 품질의 전자빔 이미지 데이터를 수집하고, 라벨링하고, 전처리하고, 분석하고, 학습하고, 평가하고, 최적화하는 과정을 반복적으로 수행해야 합니다. 전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘의 적용 범위와 활용도를 넓히기 위해, 다른 공정 단계에서 발생하는 다양한 유형의 결함을 구분하고, 극단적으로 감지하기 어려운 결함 신호와 주위 패턴 및 공정 노이즈를 구분하는 기능을 개발하고, 테스트하고, 검증하고,..
VICSEL (Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser) 레이저 다이오드 어레이는 수직 공진 표면 발광 레이저의 배열로서, 레이저 빔을 표면 방향으로 방출하는 특징이 있습니다. VICSEL 레이저 다이오드 어레이는 레이저 빔의 방향을 제어하거나 어드레싱 가능한 어레이로 구성하여 레이저 빔의 분포를 다양하게 조절할 수 있습니다. VICSEL 레이저 다이오드 어레이는 높은 효율, 낮은 파장 이동, 우수한 신뢰성, 웨이퍼 수준 제조 공정 등의 장점을 가지고 있습니다. SPAD (Single Photon Avalanche Diode) 이미지 센서는 라이다에서 송출된 레이저 빔의 반사 신호를 단일 광자 수준에서 감지할 수 있는 고감도 검출기입니다. SPAD 이미지 센서는 빠른 응답시간..
요즘 시대는 그야말로 급변하고 있다. 인공지능 기술이 이제 거의 인간을 뛰어넘는 분야가 도래하고 있다 ... 몇일만 지나면 나는 나이 60 이다 ... 89 년에 대학원 졸업하고 사회생활을 30 년 넘게 했다 ... 사람이 성공하려면 실력이 100 점 이어야 하는데 세상여건 혹은 주변여건이 나를 제대로 도와줄수 있는 환경이 가능하면 성공으로 가는길을 단축할수 있다 .... 98 년에 IMF 환란 위기가 한국에 있어서 그때 저도 아픔을 겪었지만 또 이 때 인터넷 기술이 전세계적으로 보급이 시작된 시기이기도 하다 ... IMF 시기때 인터넷이 도입됬는데 이때 웹 서비스 만드는 기술 노하우 준비가 되 있었던 구글 / 네이버 / 다음 등등의 창업 멤버들은 웹 서비스를 설계해서 서비스를 상용화했다 ... 나는 I..
딥네트워크는 SAR 레이더 설계 펌웨어 노하우 약 80 %를 보유한 일인기업입니다. SAR 레이더는 지상 또는 해양의 타겟을 고해상도로 관측할 수 있는 레이다 시스템입니다. 딥네트워크의 핵심 노하우는 다음과 같습니다: SAR 위성의 핵심 기능을 담당하는 chirp 신호 발생기를 설계합니다. chirp 신호는 선형 주파수 변조 신호로, SAR 영상의 해상도와 SNR을 결정하는 중요한 요소입니다. chirp 신호 발생기는 아날로그 또는 디지털 방식으로 구현할 수 있습니다. SAR 위성의 영상 처리 알고리즘을 설계합니다. SAR 영상 처리 알고리즘은 송신된 chirp 신호와 수신된 신호를 상호상관하여 영상을 생성하는 과정입니다. 영상 처리 알고리즘에는 범위 압축, 방위 압축, 자세 보상, 도플러 보정, 지도 ..
NXP MC33774는 최고 수준의 응용 프로그램을 위해 설계된 14 채널 배터리 셀 컨트롤러 IC입니다. 이 IC는 온도와 셀 전압 범위 전체에서 전압 측정 오차가 1.5 mV 미만으로 수명이 보장됩니다. NXP MC33774는 고주파 전압 측정 신호의 평균화를 통해 디지털 필터 역할을 하고 외부 필터링을 줄일 수 있습니다. 각 채널당 최대 300 mA의 패시브 셀 밸런싱을 제어할 수 있다. NXP MC33774는 ETPL로 데이지체인 구현 기술을 갖추고 있습니다. ETPL은 Electrical Transport Protocol Link의 약자로, 고전압 배터리 모듈 간에 통신을 가능하게 하는 격리된 통신 프로토콜입니다. ETPL은 두 개의 트위스트 페어 케이블을 사용하여 CMU (Cell Monito..
마스크 스테이지와 웨이퍼 스테이지는 EUV 광선이 정확하게 투영될 수 있도록 마스크와 웨이퍼의 위치를 제어하는 세부 설계 구조 및 그 원리에 대해 간단히 언급해 보겠습니다. 마스크 스테이지는 EUV 광원으로부터 나오는 EUV 광선을 반사하는 마스크를 고정하고, 원하는 회로 패턴을 가진 부분을 EUV 광선에 노출시키기 위해 x, y, z 축 방향으로 이동하고, 회전하고, 기울이는 기능을 수행하는 장치입니다. 마스크 스테이지는 마스크의 위치와 각도를 정밀하게 측정하고 제어하기 위해 인코더, 액추에이터, 센서 등을 포함하고 있습니다. 웨이퍼 스테이지는 마스크에서 반사된 EUV 광선을 받는 웨이퍼를 고정하고, 웨이퍼의 모든 영역에 EUV 광선이 균일하게 노출되도록 x, y, z 축 방향으로 이동하고, 회전하고,..
제 소개를 하면 이제 보름만 잇으면 나이 60 입니다 ... 40 년전에 대학/대학원도 졸업했고 대기업 연구소 들어갔을때만해도 인생 풀리나보다 했는데 ... 세상사라는게 내 맘대로는 안되더라구요 ... 대기업 연구소에서 HW 개발 일을 했었고 경지에 올랐을때 IMF 가 터졌읍니다 ... 이 IMF 시기라는게 참 묘한게 이때 부터 IT 기업들의 세상이 HW 개발 중심에서 SW 개발 중심으로 변화를 본격적으로 하는 시기였읍니다 ... 저는 IMF 가 터졌을때 HW 개발은 나름 경지에 올랐는데 SW 개발은 경험이 많지 않아서 자신감도 부족했고 두려움이 많았읍니다 ... 98 년 IMF 직후 저는 이제 나이 34 이었기에 SW 개발을 경험이 많지 않고 자신감도 부족해서 두려움이 많았는데 ... 왜 이럴수밖에 없..