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딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
안녕하세요 ? 일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ... 저희 딥네트워크는 LLM 분석 관련해 논문분석을 그동안 거의 700 - 800 편 가까이 분석을 진행했구요 ... 대표적으로 ChatGPT 같은 LLM Model 이 전 세계 AI 시장 판도를 뒤 흔들지 않읍니까 ? 미국만 해도 샘 알트만이 위험 부담성이 있는 ChatGPT 같은 서비스 개발에 인프라 비용 등등 거대한 투자를 받지 않았읍니까 ? 한국은 아직 미국 만큼 자본력이 없어서 그런지는 몰라도 위험 부담성이 있는 ChatGPT 같은 서비스 개발에 인프라 비용 등등에 위험 부담성 때문에 그렇게 적극적으로 달려든 대기업은 없었던것 같구요 ..... 이제 저의 딥네트워크 이야기를 해..
일인 AI 스타트업 딥네트워크의 트랜스포머 모델 기반 LLM 경량화 및 NPU AI 칩셋 투자유치 준비용 사업계획서1. 회사 개요회사명: 딥네트워크 (Deep Network) / sayhi7@daum.net / 010 3350 6509설립자: 일인 창업자, 2년 이상 AI 및 LLM(대규모 언어 모델) 세부분석(관련 논문 세부 분석 경험)핵심 기술: 트랜스포머 모델 세부 알고리즘 원리 분석, NPU AI 칩셋 설계, CUDA 기반 분산 학습 구현, 텐서플로우와 Horovod를 이용한 대규모 분산 학습 노하우 계속 확보중비전: 차세대 AI 기술 상용화 및 산업 적용을 통해 혁신적 솔루션 제공2. 기술 및 핵심 역량2.1 트랜스포머 모델의 세부 알고리즘 원리 분석기술력: GPT-3.5, LLa..
LangChain은 해리슨 체이스가 2022년 10월에 개발한 오픈 소스 프로젝트입니다. 당시 그는 머신러닝 스타트업인 로버스트 인텔리전스(Robust Intelligence)에서 근무하고 있었습니다.LangChain API 사용료는 다음과 같습니다:기본 추적: 1,000개의 기본 추적당 $0.50 (14일 보관)확장 추적: 1,000개의 확장 추적당 $4.50 (400일 보관)LangChain을 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있습니다. LangChain API 사용료에 대한 구체적인 정보는 다음과 같습니다:기본 추적: 1,000개의 기본 추적당 $0.50 (14일 보관)확장 추적: 1,000개의 확장 추적당 $4.50 (400일 보관)LangChain을 사용하여 다양한 ..
일인 AI 스타트업 딥네트워크는 트랜스포머 모델과 강화학습을 통한 인간 피드백(RLHF) 기술을 기반으로, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 서비스를 구현하고자 합니다. 이를 위해 딥네트워크는 두 가지 모델의 세부 설계 구조를 확립하고, 이를 기반으로 학습 및 추론 알고리즘의 세부 동작 원리까지 확보한 상태입니다. 이 기술력을 투자자에게 효과적으로 전달하고, PoC(개념증명) 결과를 통해 구체적인 성과를 보여주는 방안을 통해 투자유치를 어떻게 진행할지 제안하겠습니다. 딥네트워크 CEO / 장석원HP : 010 3350 6509이메일 : sayhi7@daum.net1. 딥네트워크의 기술적 강점: 트랜스포머 모델과 RLHF 모델1.1 트랜스포머 모델 설계 구조의 핵심딥네트워크의 트랜스..
안녕하세요, 일인 AI 스타트업 딥네트워크(Deep Network)의 창업자이자 개발 총괄인 장석원입니다. 딥네트워크는 대규모 언어 모델(LLM)의 구조 및 학습, 추론 동작 원리를 심도 있게 분석하고 이를 기반으로 최적화된 AI 솔루션을 제공을 위해 세부분석중인 일인 AI 스타트업입니다. 저희는 LLM의 세부 아키텍처부터 효율적인 학습 방법론, 추론 최적화까지 전반적인 분석 및 개선에 있어 깊이 있는 나름의 기술력을 보유하고 있습니다. 특히, 딥네트워크는 최신 Transformer 모델, 분산 학습 인프라, 경량화 기술에 대한 독창적인 LLM 모델 설계 구조 세부분석 연구를 통해 심도있는 기술력을 보유하고 있다고 자부하고 있으며, 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하는 데 중점을 두고 있습니다. 딥..
[일인 방산 스타트업 딥네트워크] 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 자세를 정확하게 제어 사업화를 위한 투자유치 제안서 입니다 ... 안녕하십니까, 저는 일인 방산 스타트업 딥네트워크(Deep Network)의 개발 총괄 장석원입니다. 저희 딥네트워크는 방위산업 및 첨단 제어 기술을 선도하는 일인 IT 스타트업으로, 미사일의 자세 제어를 위한 독창적인 기술력과 노하우를 성공적으로 확보하였습니다. 특히, ICM20948 9축 IMU 센서와 로켓 추력 노즐 정밀 제어부의 데이터를 기반으로 칼만 필터(Kalman Filter) 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 자세를 정확하게 제어할 수 있는 혁신적인 솔루션을 개발 가능하도록 분석에 성공했습니다. ..
일인 IT 스타트업 딥네트워크 투자유치 제안서 초안 – 미사일 자세제어를 위한 칼만 필터 기반 9축 센서 및 로켓 추력 제어 기술 : 이런 설계 알고리즘 기법은 로봇 자세제어에도 똑같이 적용할수 있읍니다 ... 딥네트워크 CEO / 장석원 HP : 010-3350 6509이메일 : sayhi7@daum.net 1. 회사 개요딥네트워크는 항공 우주 및 국방 분야를 대상으로 미사일 및 로켓 시스템의 고정밀 제어 솔루션을 개발하는 일인 IT 스타트업입니다. 미사일의 고속 비행 중 자세와 궤적을 제어하기 위해 9축 센서인 ICM-20948와 로켓 추력 노즐을 활용하여 칼만 필터 기반의 정밀 제어 알고리즘을 설계 및 개발 준비 중입니다. 이번 투자 유치를 통해 딥네트워크는 상용화에 필요한 자금을 확보하고..
아래는 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 CEO 장석원 60 세의 그동안의 LLM 세부 분석 기술적 노하우와 경험을 상세하게 설명하고, 중소기업 및 대기업 AI 책임자들을 설득해 보고자 작성해 봤읍니다. 딥네트워크 CEO / 장석원HP : 010 3350 6509이메일 : sayhi7@daum.netLLM 경량화 세부분석 및 NPU 설계 사업화 준비 일인 AI 스타트업 딥네트워크 소개안녕하세요, 저는 장석원, 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 CEO입니다. 딥네트워크는 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 및 추론 알고리즘을 개선하고 경량화하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 AI 시스템의 성능을 극대화하는 방법을 분석 및 구현하고 있습니다. 지난 몇 년간, 저는 ChatGPT와 같은 LLM 모델의 설..
딥네트워크: NPU AI 칩셋 및 매트릭스 병렬 분산처리 기술 기반 스타트업회사 개요딥네트워크는 NPU(Near Processing Unit) AI 칩셋 설계와 매트릭스 병렬 분산처리 기술을 기반으로 한 일인 스타트업입니다. AI 및 고속 병렬 연산 기술에 대한 깊이 있는 연구를 바탕으로, 딥러닝과 머신러닝 가속화, 양자화 기술을 활용한 하드웨어 최적화, 고성능 NPU 설계에 집중하고 있습니다. 우리는 AI 칩셋과 관련된 중요한 설계 노하우를 보유하고 있으며, 이를 기반으로 산업 혁신을 이끌어가는 핵심 기업으로 자리잡고자 합니다.비전딥네트워크의 비전은 NPU 기반 AI 칩셋 설계와 혁신적인 병렬 분산 처리 기술을 통해 AI 산업에서 핵심적인 역할을 수행하고, 차세대 AI 가속화 기술을 선도하는 것입니다...
딥네트워크 투자유치 제안서1. 회사 개요회사명: 딥네트워크 (Deep Network) / CEO 장석원 / E-Mail : sayhi7@daum.net / HP : 010 3350 6509 설립: 2022년사업 분야: AI 모델 분석, 고성능 컴퓨팅 (HPC), 대규모 언어 모델(LLM) 연구 및 개발, 딥러닝 모델의 최적화주요 기술: NVIDIA A100 GPU Tensor Core 활용한 대규모 매트릭스 연산 처리, LLM 추론 최적화, NPU 설계 기술목표: 인공지능 모델의 고속 연산 및 최적화된 하드웨어 설계를 기반으로 AI 시장에 혁신적 기술 제공2. 핵심 기술NVIDIA A100 Tensor Core 분석 및 최적화A100 GPU의 Tensor Core는 대규모 매트릭스 연산을 병렬 처..
투자 제안서: 딥네트워크의 LLM 기술 상용화 및 사업화 계획1. 회사 소개 및 비전딥네트워크는 2년간 LLM 기술 연구에 주력한 AI 스타트업입니다. 딥네트워크는 특히 경량화된 대형 언어 모델(LLM)과 대규모 분산 학습 환경 구축을 통해, 기업이 더 적은 자원으로 고성능의 인공지능을 활용할 수 있도록 하는 기술적 혁신을 이끌고 있습니다. 우리는 AI의 상용화 가능성을 높이고, 다양한 산업 분야에서 실질적인 변화를 창출할 솔루션을 제공하고자 합니다.우리의 비전은 경량화된 AI 모델과 효율적인 학습 시스템을 통해 AI의 상용화 장벽을 낮추고, 기업들이 AI를 손쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것입니다. 이를 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고, AI 기술의 새로운 표준을 세우는 것을 목표로 하고..
일인 딥러닝 LLM AI 스타트업 딥네트워크의 핵심 기술력 소개 및 투자유치 계획 소개 딥네트워크는 일인 AI 스타트업으로 시작했지만, 기존 대형 기업들이 거대한 자본을 통해 구축한 기술에 비해, 보다 효율적이고 기술 중심의 전략을 통해 성장을 도모하고 있습니다. 제가 운영하는 딥네트워크 일인 AI 스타트업 기업의 목표는 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 모델의 핵심 알고리즘과 학습 메커니즘을 깊이 이해하고, 이를 기반으로 독자적인 AI 솔루션을 개발해 상업화하는 것입니다. 딥네트워크는 고유의 기술적 전문성과 분석 능력을 바탕으로 AI 솔루션을 구축할 수 있는 기반을 마련하였으며, 앞으로 이를 어떻게 사업화하고 투자 유치에 성공할 수 있을지에 대한 구체적인 계획을 소개합니다. 먼저, ChatG..
딥네트워크 기술력 소개 및 NPU(Nueral Processing Unit) 설계 사업화 구현 분석 안을 소개해 드립니다 ...1. 딥네트워크 기술력 개요딥네트워크는 대규모 딥러닝 모델 추론 가속화를 목표로 하는 AI 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션 개발에 집중해온 일인 스타트업입니다. 특히 NPU(Nueral Processing Unit) 설계, TensorFlow 기반 LLM(Large Language Model) 분석 및 구현, 그리고 엔비디아 GPU 아키텍처 최적화 기술을 중심으로, 최신 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 기술 솔루션을 제공하고 있습니다. 주요 기술 영역으로는:Transformer 기반 LLM 모델 최적화 및 분산 학습NVIDIA GPU 아키텍처 분석 및 활용하드웨어 가속기 기..
투자유치 제안서: 딥네트워크 - 전기차 구현 및 모터 제어 기술 전문 스타트업1. 회사 개요딥네트워크는 전기차 모터 제어(PMSM, Permanent Magnet Synchronous Motor)와 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System) 분야에서 핵심 알고리즘을 개발하고 기술 자문을 제공하는 일인 기업입니다. 비록 상용화된 제품 경험은 부족하지만, 지난 2년간 전기차 구현의 세부 기술 노하우를 축적해 왔으며, 이를 바탕으로 투자 유치를 통해 사업화를 준비하고 있습니다.딥네트워크는 PMSM 모터 제어와 BMS 관련한 핵심 알고리즘 설계 및 구현 능력을 통해 전기차 성능을 극대화할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다. 이러한 전문 기술력은 투자자들에게 차별화된 경쟁 우위..
반도체 제조에서 3 나노(nm) 공정은 매우 정밀한 공정으로, 원자층 수준의 정밀도를 요구합니다. 이를 위해 식각, 노광, 포토마스킹 등의 주요 공정은 각각 고유한 설계 원리와 기술적 개선을 통해 수율을 확보합니다.1. 노광 장비 (Lithography)노광 공정은 포토레지스트라는 감광 물질 위에 패턴을 형성하는 단계로, 반도체 회로의 미세한 선폭을 결정합니다. 3 나노 공정에서는 기존의 광원보다 훨씬 짧은 파장을 사용하는 극자외선(EUV) 노광 기술이 필수적입니다. EUV 노광은 파장이 약 13.5nm로 매우 짧아, 기존의 DUV(심자외선, 193nm) 노광보다 훨씬 더 작은 패턴을 만들 수 있습니다.멀티 패터닝: 3 나노 공정에서 단일 노광만으로 원하는 패턴을 만드는 것이 어렵기 때문에 멀티 패터닝 ..
딥네트워크의 AI 칩셋중 NPU 칩셋 상용화 투자유치를 위한 사업화 준비 계획1. 개요딥네트워크는 LLM(대형 언어 모델)과 같은 인공지능(AI) 알고리즘의 효율적인 추론을 지원하기 위한 NPU(Neural Processing Unit) 칩셋을 상용화하는 것을 목표로 사업을 준비 중이다. NPU 설계의 핵심은 AI 모델에서 빈번하게 발생하는 행렬 곱셈의 병렬 처리를 최적화하여 추론 속도와 전력 효율을 극대화하는 것이다. 특히 Verilog Tool을 사용해 하드웨어 설계를 진행하며, AI 알고리즘의 요구사항에 맞는 구조적 최적화가 필요하다.2. 주요 내용 요약2.1. 행렬 곱셈의 병렬 처리AI 모델에서의 행렬 곱셈은 Self-Attention Mechanism과 같은 핵심 연산에 주로 사용되며, 많은 계..
일인 기술 스타트업 딥네트워크 소개 : AI 모델 최적화 및 최첨단 기술로 혁신을 선도하는 스타트업소개: 딥네트워크는 대형 언어 모델(LLM)과 통신 시스템의 개발, 분석, 최적화를 전문으로 하는 1인 AI 스타트업입니다. 창립자는 AI 기술, 특히 LLM 분산 학습과 트랜스포머(Transformer) 모델에 대한 심도 있는 이해를 바탕으로 첨단 솔루션을 제공합니다. 딥네트워크는 텐서플로우(TensorFlow)와 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 분산 시스템을 활용해 확장 가능한 AI 솔루션을 다수의 산업에 제공하고자 합니다.핵심 기술력 및 주요 분야:LLM 모델 최적화 및 분산 학습:딥네트워크는 GPT, LLaMA, Google Gemma와 같은 트랜스포머 기반의 LLM 분석 및 구현에 강점을 ..
저도 사회생활 30 년차면 적은 나이는 아닌것 같읍니다 ... 요즘 최근까지 저는 약 10 년 이상 IT 분야 개발용역 일을 했었읍니다 ... 돈을 벌어야 하니 개발용역 의뢰가 들어 올때 합리적인 제안(의뢰)을 하시는 분은 10 - 20 % 도 안되는것 같읍니다 ... 최근 기술이 몇배가 발전하다 보니 세상이 자본 여력이 있는 대기업들이 대부분의 IT 개발 분야 솔루션을 제공하다 보니 10 년전만 해도 이런 솔루션 제공으로 개발을 하려면 안정화가 덜된것들을 제공해서 애 먹어 가면서 개발해야 했었는데 이제는 기술이 몇배가 발전하다보니 이제는 퀄리티가 되는것들을 제공하긴 하는데 문제는 IT 제품 개발 이라는게 반도체 칩셋을 사용해서 구현하기 때문에 반도체 칩셋사에서 제공하는 솔루션으로 개발시 퀄리..
Deep Network의 LLM 분석 및 구현 기술력 소개Deep 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 경험Deep Network는 LLaMA, LoRA 등 경량화된 트랜스포머 모델의 분석과 최적화를 분석한 ..
nRF5 SDK for Thread and Zigbee 환경에서 1:20 송수신 시나리오에 맞는 송수신 로직과 전력관리를 구현nRF52840 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(), z..
일인 스타트업 딥네트워크 - 기업 개요 및 고속 디지털 데이터 전송을 위한 16QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 변조 및 복조 기술 핵심 기술력 소개딥네트워크는 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 기술력일인 스타트업 Deep Network 의 ..
LLM 구현 분석 전문 일인 AI 스타트업 Deep Network: 사업화 준비 및 투자유치 계획회사 소개Deep Network는 인공지능(AI) 연구 및 솔루션 구현에 필요한 세부 구조 분석 및 구현 기술 분석에 특화된 일인 스타트업입니다. 우리는 2년 이상의 연구와 분석을 통해 대형 언어 모델(LLM) 및 Transformer 모델의 구조 최적화 및 경량화에 대한 전문 지식을 나름 확보하고 있습니다. 특히, LLM 모델의 분산 학습 및 병렬 처리 기술을 분석하고 이를 기반으로 나름의 경량화된 모델 설계와 학습 알고리즘 최적화 노하우를 나름 확보하여 기술적 우위를 선점하고 있습니다.핵심 역량LLM 분산 학습: TensorFlow 및 Horovod API를 활용한 분산 학습 구현에 대한 전문성(나름의 ..
IT 분야 개발용역 기술 보유 일인 스타트업 딥네트워크의 기업 개요 및 보유 기술력을 소개 드립니다 ...1. IT 분야 개발용역 기술 보유 일인 스타트업 딥네트워크의 기업 개요 및 비전Deep Network는 주로 IoT 및 임베디드 시스템의 네트워크 통신과 관련된 커스터마이징 솔루션을 제공하는 IT 전문 스타트업입니다. 우리는 ESP32 WiFi 모듈을 활용하여 STM32H743 마이크로컨트롤러와의 연동 작업을 통해 다양한 네트워크 스택, 특히 LWIP(경량 IP 스택) 기반 소켓 통신 구현에 강점을 두고 있습니다.우리의 비전은 임베디드 시스템의 네트워크 통신 최적화를 통해 다양한 산업에 맞춤형 솔루션을 제공하는 것입니다.2. 핵심 역량STM32 및 ESP32 통신 연동: STM32H743 마이크로..
AI(인공지능/딥러닝) 일인 스타트업 딥네트워크의 기업 개요 및 보유 기술력을 소개 드립니다 ....1. 기업 개요 및 비전Deep Network는 대규모 언어 모델(LLM)과 그 데이터셋 및 학습 알고리즘 분석에 초점을 맞춘 AI 스타트업입니다. 우리는 혁신적인 자연어 처리(NLP) 기술을 개발하고, 최적화된 Transformer 모델을 텐서플로우 환경에서 구현하는 데 강점을 가지고 있습니다. 우리의 목표는 차세대 AI 솔루션을 통해 다양한 산업 분야에 걸쳐 혁신을 주도하는 것입니다. 2. 세부 기술력: LLM 모델 경량화 설계 분석1) LoRA 모델LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대규모 모델을 경량화하는 데 중점을 둔 기술로, 기존 모델에 추가 파라미터를 도입하지 않고도 성능을 극..
내가 운영하는 딥네트워크의 Bluetooth 5.1 기술력 소개: 1 : N 무선 통신 기술력 소개저희 기업은 Bluetooth 5.1 기술을 활용한 1:20 무선 통신 솔루션을 개발하여, 20개 이상의 TX 모듈과 1개의 RX 모듈이 효율적으로 통신하는 시스템을 제공합니다. 이 솔루션은 저전력 설계 및 Nordic Bluetooth 5.1 칩셋을 기반으로, 고성능 센서 네트워크 구축이 가능합니다. TX 모듈에는 온도 센서가 부착되어 있으며, RX 모듈은 다수의 센서 데이터를 통합하여 UART를 통해 디스플레이 모듈로 전송합니다.기술 개요목적: RX 모듈이 20개의 TX 모듈로부터 데이터를 실시간으로 수집하고, 저전력 모드에서 효율적인 통신을 유지.TX 모듈: BLE Advertising을 통해 RX 모..
[STM32H743][중국 WIFI ESP32 적용][LWIP 스택을 적용해 STM32H743 SPI / UART 로 소켓 송수신 구현 세부 노하우 기술자료 판매 합니다]판매 가격은 협의 가능하고 확실한 기술 노하우 자료를 [STM32H743] [중국 WIFI ESP32 적용] [LWIP 스택을 적용해 SPI / UART 로 소켓 송수신 구현 세부 노하우 기술자료 판매 합니다] LWIP 스택을 적용해 SPI / UART 로 소켓 송수신 구현시 소스의 어느 어느 부분을 어떻게 수정해야 동작되는지 설명한 자료 입니다 ... 딥네트워크 장석원 010-3350 6509 sayhi7@daum.net 으로 세부 문의 주세요
제가 운영하는 일인기업 딥네트워크 대표 장석원 의 이력서(포트폴리오)를 PDF 로 만들어 파일첨부로 여기 블로그 사이트에 올립니다 .... 딥네트워크 대표 장석원 입니다 ... 제 포트폴리오 살펴봐 주시고 관심있으시면 제 포트폴리오의 관련 분야로 문의(기술미팅) 부탁드립니다 ... 010-3350 6509
나도 IT 업계에 몸을 담은지 30 년 이다 ... 이해하실지 모르겠지만 저같은 경우도 사업을 하는 최종 목표가 내 회사 솔루션을 가지고 그것으로 매출을 내는 일 일것이다 ... 그동안 제가 최근 10 년간 개인사업자로 개발용역 일을 할때 가장 많은 연락을 받은 부분이 이런 이슈가 안되니 단기간 해결 가능하냐는 연락 입니다 .... 뭐가 안된다라는 연락은 대부분 제품 납품과정 즉 양산 대응 과정에서 해결 안되는 이슈를 해결 가능하냐는 연락 입니다 ... 이런 재품 납품과정 내지 양산 대응 이슈의 경우 운이 좋으면 간단히 해결될수도 있지만 대부분 99 % 는 원천기술을 요구하는 경우 즉 초 고난도로 난해한 기술 이슈가 대부분이다 ... 의뢰업체가 원천기술이 부족해서 이런 기술..
내가 운영하는 딥네트워크의 Embedded Linux BSP 에서 PCIe 설계 기술력 소개1. PCIe 컨트롤러 초기화PCIe 컨트롤러 초기화는 PCIe 장치와 시스템 간의 통신을 설정하는 첫 단계입니다. 각 Lane을 활성화하고 설정하여 데이터 전송을 준비합니다. 이를 통해 PCIe 링크를 활성화하고, 각 Lane을 초기화하여 안정적인 데이터 전송 환경을 구축합니다.void pcie_controller_init(void) { write_register(PCIE_CONTROL_REG, PCIE_ENABLE); for (int lane = 0; lane 2. 메모리 매핑PCIe 장치의 메모리 공간을 시스템 메모리 공간에 매핑하여 CPU가 PCIe 장치의 메모리에 직접 접근할 수 있게 합니다...
ICP 식각에서 전자기파가 기체를 이온화하고, 생성된 플라즈마가 웨이퍼의 PR(포토레지스트)을 제거하는 원리와 동작 구조를 자세히 설명하겠습니다.전자기파에 의한 기체 이온화전자기파의 생성RF 전원: ICP 식각에서 고주파(RF, Radio Frequency) 전원은 주로 13.56 MHz와 같은 주파수를 사용하여 전력을 공급합니다.코일: 이 RF 전원은 ICP 코일에 공급되어, 코일에 전류가 흐르고, 그 결과 전자기파가 생성됩니다.전자기파의 기체와의 상호작용전자기파의 전파: 코일 주위에 생성된 전자기파는 챔버 내부의 기체 분자에 영향을 미칩니다. 전자기파는 기체 분자에 에너지를 전달하며, 이 과정에서 기체 분자의 전자가 들뜸 상태(excited state)로 전이하게 됩니다.이온화: 충분한 에너지가 기체..