GPT-3 LLM 세부 알고리즘 분석 일인 AI 스타트업 딥네트워크

Deep Network의 LLM 분석 및 구현 기술력 소개

Deep Network는 최신 대형 언어 모델(LLM)의 분석 및 구현을 전문으로 하는 1 인 스타트업으로, 특히 대규모 분산 학습 환경에서 Horovod와 TensorFlow를 기반으로 한 최적화 기술의 노하우 분석에 강점을 가지고 있습니다. 이 회사는 대형 트랜스포머 기반 모델의 설계, 분산 학습 구현, 그리고 경량화 기법을 연구하며, Kubernetes 클러스터 환경에서 Nvidia A100 GPU를 활용한 병렬 처리 시스템의 세부 구현 노하우 준비하는 중이고 이를 통해 고성능 모델 학습을 효율적으로 수행합니다.

1. LLM의 분석과 최적화 경험

Deep Network는 LLaMA, LoRA 등 경량화된 트랜스포머 모델의 분석과 최적화를 분석한 경험이 있으며, 이를 통해 대규모 트랜스포머 모델의 성능을 개선 노하우를 분석에 성공했고, 상업적 AI 서비스로의 전환 가능성을 모색하고 있습니다. 특히, 다양한 학습 알고리즘과 데이터셋 쌍을 바탕으로 모델 간의 상호 작용을 최적화하여 더 높은 학습 효율을 구현하는 데 집중해왔습니다.

2. 분산 학습 환경 설계

Horovod와 TensorFlow를 기반으로 한 분산 학습 설계는 Deep Network의 주요 강점 중 하나입니다. 특히 MPI(Message Passing Interface)와 NCCL(NVIDIA Collective Communication Library)을 활용한 노드 간 파라미터 동기화는 대규모 분산 환경에서 최적의 성능을 이끌어내기 위한 핵심 요소로 작용합니다.

• Horovod AllReduce 알고리즘을 사용하여 각 GPU 노드 간의 그라디언트를 병렬 처리하며, NCCL을 통해 그라디언트 동기화 성능을 최적화합니다.
• TensorFlow 기반의 분산 옵티마를 활용하여 각 노드에서의 모델 학습 및 파라미터 동기화를 동시에 진행합니다.

이러한 구조는 수천 대의 Nvidia A100 GPU를 Kubernetes 기반 클러스터에서 관리하며, 대규모 LLM 학습을 효율적으로 분산 처리하는 방안을 제시합니다.

3. Kubernetes 환경에서의 GPU 관리 및 클러스터 구성

Deep Network는 Kubernetes를 이용해 대규모 GPU 클러스터를 구성하고 관리하는 노하우를 보유하고 있습니다. 특히, Nvidia A100 GPU를 활용한 분산 학습 처리를 위한 nvidia/k8s-device-plugin과 NVIDIA GPU Operator를 통해 GPU 자원의 상태를 모니터링하고, 각 Pod에 GPU 자원을 할당하여 병렬 학습을 수행합니다.

• Pod 간 분산 처리: 각 Pod에 할당된 GPU 자원은 Horovod의 분산 학습 알고리즘에 따라 서로 다른 데이터를 병렬로 처리하며, 이를 통해 학습 속도를 극대화합니다.
• GPU 자원의 최적 활용: Kubernetes 환경에서 Horovod와 TensorFlow의 조합을 통해 각 Pod에 적절한 자원을 할당하고, 이를 동적으로 관리하여 클러스터의 성능을 극대화합니다.

4. Horovod 및 TensorFlow의 통합을 통한 학습 환경 구현

Horovod는 MPI와 NCCL을 사용하여 노드 간의 데이터 교환을 최적화하며, Deep Network는 이를 기반으로 각 GPU 간의 그라디언트 동기화 작업을 효율적으로 처리합니다.

• Horovod 설치 및 환경 설정: 모든 노드에 동일한 학습 환경을 제공하기 위해 Docker를 사용하여 Horovod와 TensorFlow 환경을 일관되게 설정합니다.
• mpirun 명령을 사용한 학습 실행: mpirun을 통해 여러 노드에 분산된 GPU 자원으로 병렬 학습을 실행하며, 각 노드가 계산한 그라디언트를 NCCL을 사용해 동기화합니다.

5. Python 기반의 구현 방안

Deep Network는 TensorFlow와 Horovod를 Python 기반으로 통합하여 분산 학습 노하우를 일부 확보하고 있으며, Python 코드에서 Horovod와의 통합을 통해 각 노드의 그라디언트를 동기화하고 이를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트하는 과정을 자동화합니다.

Deep Network는 LLM 모델의 경량화에도 집중하고 있으며, 이를 통해 상업적 서비스로 전환 가능한 AI 솔루션을 현재는 세부 노하우를 분석하고 있습니다. LoRA와 같은 경량화 기술을 통해 모델의 파라미터 수를 줄이고, 이를 통해 학습 속도를 개선하고, 메모리 사용을 최소화하여 더 빠른 추론 속도를 달성합니다.

7. 실용적인 연구 성과 및 기술력

• 수천 대의 GPU 노드를 동기화하는 Horovod 기반의 분산 학습 환경을 성공적으로 분석하였고 대규모 LLM 모델 학습을 효율적 처리를 준비 하였습니다.
• TensorFlow와 Horovod를 결합하여, Kubernetes 클러스터에서 효율적인 GPU 자원 관리 및 자동화된 학습 환경을 제공하는 기술력을 일부 보유하고 있습니다.
• LoRA 및 LLaMA 모델을 포함한 최신 경량화 기술을 분석하고 이를 실용적으로 활용하여 상업적 AI 솔루션 개발을 준비 중입니다.

결론

Deep Network는 LLM 분석 및 구현에 대한 전문 지식을 바탕으로 복잡한 학습 환경에서 고성능 AI 모델을 구축하는 기술적 능력을 보유하고 있습니다. 특히, Horovod, TensorFlow, Kubernetes를 활용한 대규모 분산 학습 환경을 구성하고, 이를 효율적으로 관리하며, LLM 모델의 최적화 및 경량화에 주력하고 있습니다. 이를 통해 상업적 AI 서비스로 확장 가능한 기술적 기반을 확보하였으며, 앞으로도 이러한 기술력을 바탕으로 다양한 산업에 혁신적인 AI 솔루션을 제공할 계획입니다.

딥네트워크 CEO / 장석원

HP :   010-3350 6509

이메일  :   sayhi7@daum.net

nRF5 SDK for Thread and Zigbee 환경에서  1:20 송수신 시나리오에 맞는 송수신 로직과 전력관리를 구현

nRF52840 DK (Development Kit)

• 제품 설명: nRF52840 DK는 nRF52840 칩을 기반으로 Zigbee, BLE, 2.4GHz 무선 통신 등을 개발할 수 있는 공식 개발 키트입니다.
• 기능: Zigbee 네트워크에서의 송신/수신/대기/슬립/딥 슬립 모드 제어를 위한 Nordic SDK를 지원하며, 특히 Zephyr RTOS와 통합하여 Zigbee 통신을 구현할 수 있습니다.
• API 제어: Nordic의 Zigbee SDK는 송신/수신과 같은 기능을 포함하여 전력 소비를 줄이기 위한 여러 모드 제어 API를 제공합니다. zigbee_stack_init(), zb_set_sleep_mode(), zb_set_power_mode() 등의 함수가 있으며, 전력 관리와 관련된 API가 준비되어 있습니다.
• 사용 가능한 운영 모드:
  • TX 모드 (송신 모드): 데이터를 송신할 때 전력을 사용.
  • RX 모드 (수신 모드): 수신 모드에서 지속적으로 수신을 대기.
  • Standby 모드 (대기 모드): 일부 모듈만 활성화된 상태로 빠르게 전환이 가능.
  • Sleep 모드: Zigbee를 포함한 무선 기능을 완전히 비활성화하고 낮은 전력 모드로 전환.
  • Deep Sleep 모드: 가장 낮은 전력 소비 모드로, 외부 인터럽트에 의해 다시 활성화.

nRF52840 Dongle

• 제품 설명: nRF52840 Dongle은 저렴한 Zigbee 및 BLE 개발을 위한 USB 동글로, 작은 크기에도 불구하고 nRF52840 칩셋의 기능을 충분히 활용할 수 있습니다.
• 기능: 전력 관리 기능을 포함한 Nordic Zigbee SDK와 통합 가능.
• API 제어: 송신 및 수신 모드를 제어하는 Zigbee API와 슬립 및 대기 모드를 제어하는 전력 관리 API 제공.

Zigbee 1:20 송수신 구현을 위한 시나리오는 하나의 송신 노드가 20개의 수신 노드로 데이터를 브로드캐스트하거나 멀티캐스트하는 것을 의미합니다. 이를 구현하기 위해서는 송신과 수신 시 Zigbee 네트워크 통신을 설정하고, 전력 소비를 관리하기 위해 송신(TX), 수신(RX), 대기(Standby), 슬립(Sleep), 딥 슬립(Deep Sleep) 모드를 제어할 수 있어야 합니다.

nRF5 SDK for Thread and Zigbee에서는 이러한 작업을 수행할 수 있는 다양한 API가 제공되며, 아래와 같은 시나리오와 API 설정을 통해 1:20 Zigbee 통신을 구현할 수 있습니다.

1:20 송수신 시나리오 개요
송신 노드: 데이터를 Zigbee 네트워크에 브로드캐스트/멀티캐스트하며, 송신 이후 슬립 모드나 딥 슬립 모드로 전환해 전력 절감.
수신 노드: 송신 노드에서 데이터를 수신하며, 데이터를 수신하지 않을 때 슬립 모드 또는 딥 슬립 모드로 전환해 대기.
전력 모드: 각 노드에서 상황에 맞게 전력 모드를 관리해 최대한의 전력 효율성을 달성.
1. 송신 (TX) 모드 설정 및 구현
송신 노드는 데이터를 주기적으로 송신하고, 송신 후 슬립 모드로 전환합니다. zb_zcl_start_attr_reporting() API를 사용하여 데이터를 송신할 수 있습니다.

#include "zboss_api.h"
#include "zigbee_helpers.h"

#define ENDPOINT_ID     10
#define CLUSTER_ID      ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF
#define BROADCAST_ADDR  0xFFFF  // 브로드캐스트 주소

void send_data(zb_bufid_t bufid)
{
    zb_zcl_start_attr_reporting(ENDPOINT_ID, CLUSTER_ID);
    
    zb_uint8_t* data_ptr = ZB_BUF_GET_PARAM_PTR(bufid, zb_uint8_t);
    *data_ptr = MY_DATA;

    zb_ret_t ret = zb_zdo_send_data(bufid, BROADCAST_ADDR, CLUSTER_ID);
    if (ret == RET_OK)
    {
        printf("Data broadcast to 20 nodes\n");
    }
    else
    {
        printf("Data transmission failed\n");
    }
}

void zigbee_send_init(void)
{
    zb_bufid_t bufid = zb_buf_get_out();
    send_data(bufid);
    zb_buf_free(bufid);  // 버퍼 해제

    // 송신 후 슬립 모드로 전환
    zb_sleep_now(5000);  // 5초 동안 슬립 모드
}

주요 API 설명:
zb_zcl_start_attr_reporting(): 지정된 클러스터의 속성 보고를 시작하여 송신 모드를 활성화합니다.
zb_zdo_send_data(): Zigbee 네트워크로 데이터를 브로드캐스트로 전송합니다.
zb_sleep_now(): 송신 후 전력을 절약하기 위해 슬립 모드로 전환합니다.
2. 수신 (RX) 모드 설정 및 구현
수신 노드는 송신 노드에서 브로드캐스트된 데이터를 수신하며, 데이터를 수신하지 않을 때 슬립 모드로 전환됩니다. 수신 콜백 함수 zb_zcl_report_attr_cb()를 통해 데이터를 처리할 수 있습니다.

#include "zboss_api.h"
#include "zigbee_helpers.h"

static void receive_data_cb(zb_uint8_t param)
{
    zb_zcl_report_attr_cmd_t *attr_report = ZB_BUF_BEGIN(param);
    
    if (attr_report->cluster_id == ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF)
    {
        printf("Data received: %d\n", *attr_report->attr_data);
        // 데이터 처리 로직 구현
    }

    zb_buf_free(param);  // 버퍼 해제

    // 수신 후 대기 모드로 전환
    zb_sleep_now(3000);  // 3초 동안 슬립 모드
}

void zigbee_receive_init(void)
{
    zb_zcl_register_attr_report_cb(receive_data_cb);
}

주요 API 설명:
zb_zcl_report_attr_cb(): 송신된 데이터를 수신하고 처리하는 콜백 함수입니다. 수신된 데이터를 검사하고 필요한 동작을 수행합니다.
zb_zcl_register_attr_report_cb(): 데이터 수신 시 호출될 콜백 함수를 등록합니다.
zb_sleep_now(): 데이터 수신 후 슬립 모드로 전환하여 전력 소모를 줄입니다.
3. 대기 모드 설정
대기 모드는 데이터 송수신이 이루어지지 않는 상태에서 노드를 유지하는 모드입니다. 기본적으로 Zigbee 네트워크에서 활동이 없을 경우 대기 모드로 진입합니다.

void standby_mode(void)
{
    zb_ret_t ret = zigbee_stack_init();
    if (ret == RET_OK)
    {
        printf("Zigbee stack initialized, node in standby mode.\n");
    }
}

4. 슬립 모드 및 딥 슬립 모드 설정
슬립 모드는 전력 소비를 줄이기 위해 사용되며, 수신 대기 시간이 짧거나 활동이 없을 때 전환됩니다. 딥 슬립 모드는 더 긴 시간 동안 비활성화되며, 외부 인터럽트나 이벤트가 발생할 때만 활성화됩니다.

슬립 모드

void enter_sleep_mode(void)
{
    zb_sleep_now(10000);  // 10초 동안 슬립 모드
}
딥 슬립 모드
c
코드 복사
void enter_deep_sleep_mode(void)
{
    zb_go_to_deep_sleep(60000);  // 60초 동안 딥 슬립 모드
}

5. 1:20 송수신 시나리오 요약
송신 노드는 zb_zcl_start_attr_reporting() API를 통해 데이터를 브로드캐스트하고, 데이터 전송 후 슬립 모드로 전환하여 전력 소비를 줄입니다.
수신 노드는 zb_zcl_report_attr_cb() 콜백 함수를 통해 데이터를 수신하고 처리하며, 수신 후에는 슬립 모드 또는 대기 모드로 전환해 에너지를 절약합니다.
대기 및 슬립 모드는 zb_sleep_now()와 같은 전력 관리 API를 통해 적절하게 제어되며, 필요에 따라 딥 슬립 모드로 전환해 장시간의 저전력 상태를 유지할 수 있습니다.
이러한 전력 관리 및 송수신 제어는 nRF5 SDK for Thread and Zigbee에서 제공하는 API를 통해 쉽게 구현할 수 있으며, 전반적인 시스템 전력 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


수신 콜백 함수 zb_zcl_report_attr_cb()를 통해 어떻게 데이터를 수신하는지 세부 구현 예를 상세히 제시하라

zb_zcl_report_attr_cb()를 통해 데이터를 수신하는 과정은 Zigbee 클러스터의 속성(Attribute) 값이 변경되었을 때, 이를 보고하는 메시지를 수신하는 방식으로 이루어집니다. 수신된 데이터는 콜백 함수에서 처리되며, 이를 통해 노드는 해당 데이터를 파싱하고 적절한 동작을 수행할 수 있습니다.

아래는 zb_zcl_report_attr_cb()와 관련된 세부 구현 예시입니다. 이 코드는 nRF5 SDK for Thread and Zigbee에서 제공하는 콜백 기반 데이터 수신 구조를 설명합니다.

1. 콜백 함수 등록
먼저, 수신할 데이터를 처리할 콜백 함수를 등록합니다. 이를 위해 zb_zcl_register_attr_report_cb() 함수를 사용하여 지정된 콜백을 설정합니다.

void zigbee_receive_init(void)
{
    // 속성 보고를 처리할 콜백 함수 등록
    zb_zcl_register_attr_report_cb(receive_data_cb);
}
2. 콜백 함수 정의
이제 콜백 함수인 receive_data_cb()를 정의하여 실제로 데이터를 수신하고 처리하는 로직을 구현합니다.

static void receive_data_cb(zb_uint8_t param)
{
    // 버퍼에서 속성 보고 데이터를 가져옴
    zb_zcl_report_attr_cmd_t *attr_report = (zb_zcl_report_attr_cmd_t*)ZB_BUF_BEGIN(param);

    // 클러스터 ID가 온/오프 클러스터인지 확인
    if (attr_report->cluster_id == ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF)
    {
        zb_uint16_t attr_id = attr_report->attr_id;
        zb_uint8_t *attr_data = attr_report->attr_data;
        
        // 수신된 데이터를 로그에 출력
        printf("Attribute Report received:\n");
        printf("Cluster ID: 0x%04x\n", attr_report->cluster_id);
        printf("Attribute ID: 0x%04x\n", attr_id);
        printf("Attribute Data: %d\n", *attr_data);

        // 속성 값이 변경된 경우 처리 로직 추가 (예: LED on/off)
        if (*attr_data == ZB_TRUE)
        {
            printf("Turn on the LED\n");
            // LED on 처리 로직
        }
        else
        {
            printf("Turn off the LED\n");
            // LED off 처리 로직
        }
    }

    // 버퍼 해제
    zb_buf_free(param);  
}

3. 콜백 함수 세부 설명
zb_zcl_report_attr_cmd_t 구조체: 이 구조체는 수신된 속성 보고의 세부 내용을 담고 있으며, 클러스터 ID, 속성 ID, 그리고 실제 속성 데이터를 포함합니다.

cluster_id: 수신된 데이터가 어떤 클러스터(예: 온/오프 클러스터)에 속하는지 확인합니다.
attr_id: 수신된 데이터가 어떤 속성에 해당하는지 나타냅니다.
attr_data: 수신된 속성의 실제 데이터 값이 저장됩니다. 예를 들어, 온/오프 클러스터에서는 이 값이 0 (off) 또는 1 (on)입니다.
속성 값 검사: attr_data 값을 확인하여 수신된 데이터가 on/off인지 판단하고, 해당하는 동작(LED on/off)을 처리합니다.

zb_buf_free(): Zigbee 버퍼는 수신 데이터 처리 후 반드시 해제해야 하므로, zb_buf_free()로 해제합니다.

4. 전체 코드 흐름
전체적으로, zb_zcl_register_attr_report_cb()로 콜백 함수를 등록하고, 속성 보고(Attribute Reporting)가 발생했을 때 해당 콜백이 호출되어 데이터를 처리합니다.

void zigbee_receive_init(void)
{
    // 수신 콜백 함수 등록
    zb_zcl_register_attr_report_cb(receive_data_cb);
}

static void receive_data_cb(zb_uint8_t param)
{
    // 수신된 속성 데이터를 버퍼에서 가져옴
    zb_zcl_report_attr_cmd_t *attr_report = (zb_zcl_report_attr_cmd_t*)ZB_BUF_BEGIN(param);

    // 클러스터가 온/오프 클러스터인지 확인
    if (attr_report->cluster_id == ZB_ZCL_CLUSTER_ID_ON_OFF)
    {
        zb_uint16_t attr_id = attr_report->attr_id;
        zb_uint8_t *attr_data = attr_report->attr_data;

        // 수신된 데이터 출력
        printf("Attribute Report received:\n");
        printf("Cluster ID: 0x%04x\n", attr_report->cluster_id);
        printf("Attribute ID: 0x%04x\n", attr_id);
        printf("Attribute Data: %d\n", *attr_data);

        // 속성 값에 따라 LED 제어
        if (*attr_data == ZB_TRUE)
        {
            printf("Turn on the LED\n");
            // LED on 로직
        }
        else
        {
            printf("Turn off the LED\n");
            // LED off 로직
        }
    }

    // 버퍼 해제
    zb_buf_free(param);  
}

요약
콜백 함수 등록: zb_zcl_register_attr_report_cb() API로 속성 보고를 수신할 콜백 함수를 등록합니다.
데이터 처리: zb_zcl_report_attr_cmd_t 구조체를 통해 수신된 데이터를 확인하고 적절한 동작(예: LED on/off)을 수행합니다.
버퍼 관리: 수신된 데이터를 처리한 후에는 zb_buf_free()로 버퍼를 해제하여 메모리를 관리합니다.
이 예시는 nRF5 SDK for Thread and Zigbee 환경에서 Zigbee 네트워크의 데이터 수신 및 처리 과정을 설명하며, 이를 통해 1:20 송수신 시나리오에 맞는 수신 로직을 쉽게 구현할 수 있습니다.

딥네트워크 CEO / 장석원

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이메일  :   sayhi7@daum.net

일인 스타트업 딥네트워크  -  기업 개요 및  고속 디지털 데이터 전송을 위한 16QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변조 및 복조 기술 핵심 기술력 소개

딥네트워크는 창립자 장석원의 주도하에 첨단 통신 시스템 개발을 목표로 하는 IT 스타트업입니다. 딥네트워크는 방산 및 위성 통신을 포함한 여러 산업에서 응용 가능한 다양한 고급 기술을 확보하고 있으며, 특히 위상 배열 안테나 시스템과 16QAM 변조 기술을 통해 혁신적인 통신 솔루션을 제공하고 있습니다. 이 기술들은 차세대 무선 통신 및 위성 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 투자 유치를 통해 상업화 및 대규모 제품 개발로 나아갈 계획을 가지고 있습니다.

기업의 핵심 기술력

일인 스타트업 Deep Network 의  기술력 소개

1. 16QAM 변조 및 복조 기술

딥네트워크는 고속 디지털 데이터 전송을 위한 16QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변조 및 복조 기술을 독자적으로 세부 구현 노하우 분석에  성공했습니다.  16QAM 기술은 특히 위성 통신 시스템과 같은 고속 데이터 전송 시스템에서 중요한 역할을 하며, 8 GHz 주파수 대역에서의 적용을 통해 높은 데이터 전송률을 유지합니다. 이 기술의 주요 기능과 구현 방식은 다음과 같습니다:

• 고속 데이터 전송: 16QAM은 16개의 심볼을 사용하여 각 심볼에 4비트의 데이터를 담을 수 있습니다. 이를 통해 높은 데이터 전송률을 실현하며, 8 GHz 대역에서 원거리 전송에 적합한 고속 통신을 제공합니다.
• 중간 주파수(IF) 변환 후 데이터 무결성 보장: 수신된 신호는 중간 주파수(IF)로 변환되더라도 원래의 데이터가 손실되지 않도록 설계되었습니다. 이 과정에서 변조된 신호가 변형되지 않도록 보장하기 위해 고주파 성분 필터링, 직교 복조 및 정확한 I/Q 성분 추출 기술이 적용됩니다.
• 알고리즘 및 설계 구조:
  • 직교 복조: 수신 신호를 I(인페이즈)와 Q(쿼드라처) 성분으로 분리하여 베이스밴드 신호로 복원합니다. I와 Q 성분을 분리하기 위해 신호를 코사인 및 사인 신호와 곱하고, 저역 통과 필터(LPF)를 통해 고주파 성분을 제거합니다.
  • 주파수 오프셋 보정: 코스탈루 및 PLL 알고리즘을 사용하여 주파수 오프셋을 추정하고 로컬 오실레이터의 주파수를 조정하여 신호의 왜곡을 최소화합니다.
  • 위상 보정: 위상 추적기 알고리즘을 통해 I 및 Q 성분의 위상 오프셋을 추정하고 보정하여 신호의 정확성을 유지합니다.

이러한 알고리즘적 접근 방식은 데이터 전송의 안정성과 효율성을 크게 향상시키며, 위성 통신과 같은 장거리 데이터 전송에서 신뢰할 수 있는 성능을 제공합니다.

2. 위상 배열 안테나 시스템 및 빔포밍 제어

딥네트워크는 위상 배열 안테나 어레이(Phased Array Antenna Array) 기술을 기반으로 정밀한 빔포밍 제어 기술 세부 구현 노하우 분석에  성공했습니다. 이 기술은 여러 개의 안테나 요소를 독립적으로 제어하여 신호의 방향을 실시간으로 조정할 수 있으며, 레이더, 위성 통신 및 군사 통신 시스템에서 최적의 신호 품질과 성능을 제공하는 데 필수적입니다.

• 정확한 빔 조향: 각 위상 쉬프터의 위상을 제어하여 신호의 방향을 정확하게 조정합니다. 이를 통해 통신 신호의 품질을 극대화하고, 필요한 방향으로 신호를 집중할 수 있습니다.
• Dolph-Chebyshev 윈도우 함수 적용: 메인 로브와 사이드 로브의 이득을 제어하여 통신 신호의 간섭을 최소화합니다. 이 함수를 사용하여 주파수 대역의 효율적인 사용과 간섭을 줄이면서 주요 빔 성능을 향상시킵니다.
• 설계 및 최적화:
  • 위상 배열 설계: 고성능 위상 배열 안테나 어레이를 설계하여 방산 및 통신 시스템에 적합한 성능을 제공합니다. 이 설계는 다양한 응용 분야에서 안정성과 신뢰성을 보장합니다.
  • 빔포밍 제어 알고리즘: 빔포밍 제어를 통해 신호의 방향을 실시간으로 조정하고, 주파수 대역에서 최적의 성능을 보장합니다. 이를 통해 다양한 통신 환경에서 최상의 성능을 발휘할 수 있습니다.

딥네트워크의 16QAM 변조 및 복조 기술과 위상 배열 안테나 시스템은 최신 통신 기술의 최전선에서 데이터 전송의 효율성과 신뢰성을 극대화합니다. 이러한 기술들은 고속 데이터 전송과 정밀한 신호 제어를 통해 위성 통신 및 군사 통신 시스템에서 뛰어난 성능을 제공하며, 우리의 전문성과 기술력을 입증합니다.

투자 유치 및 협력 제안

딥네트워크는 방산 및 위성 통신, 고속 무선 통신 분야에서 높은 상업적 잠재력을 가진 16QAM 변조 기술, 위상 배열 안테나 빔포밍 제어, FEC 오류 수정 알고리즘 등의 혁신적인 기술력을 보유하고 있습니다. 투자자의 관심과 지원을 통해 상용화 가능성을 높이고, 연구 및 개발의 속도를 높여 글로벌 시장에서 선도적인 위치를 차지할 수 있을 것입니다.

문의 및 연락처

• 장석원 (CEO, 딥네트워크)
• 전화: 010-3350-6509
• 이메일: sayhi7@daum.net

딥네트워크는 투자자와 협력 파트너와 함께, 미래 통신 기술의 핵심 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다.