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 6509

이메일 :  sayhi7@daum.net

1. 회사 개요

딥네트워크는 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 국방 시장에 진출하는 것을 목표로 합니다.

2. 기술 개요

(1) 미사일 자세 제어의 필요성

미사일은 비행 중 고속으로 이동하며 다양한 환경적 변화에 대응해야 합니다. 이 과정에서 미사일의 자세가 적절히 제어되지 않으면 목표물에 도달하지 못하거나 궤도를 이탈할 수 있습니다. 이에 따라 미사일의 비행 중 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw) 축의 자세를 정확히 제어하는 기술이 필수적입니다.

(2) 9축 센서 ICM-20948

ICM-20948은 가속도계, 자이로스코프, 지자기계를 모두 통합한 센서로, 미사일의 운동 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 미사일의 가속도, 각속도, 자기장 변화 등을 측정하여 미사일의 위치와 자세를 추정할 수 있습니다. 이러한 데이터는 미사일의 상태를 정확히 예측하고 추력 노즐을 통해 미사일의 비행 경로를 조정하는 데 필수적입니다.

(3) 로켓 추력 노즐 제어

추력 노즐은 미사일의 추진 방향을 제어하는 장치로, 이를 통해 미사일의 자세를 조정할 수 있습니다. 추력 노즐의 각도를 변화시켜 추력 벡터를 제어하면 미사일의 회전 및 이동 방향을 수정할 수 있습니다. 이 기술은 미사일의 목표물 명중률을 높이고 궤적을 안정적으로 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

3. 칼만 필터 기반 자세 제어 알고리즘

(1) 칼만 필터의 필요성

미사일 비행 중에는 센서 데이터에 포함된 노이즈와 외부 환경의 불확실성 때문에 정확한 상태 추정이 어려울 수 있습니다. 칼만 필터는 이러한 노이즈를 제거하고, 시간에 따른 상태 변화를 예측하여 미사일의 현재 자세와 속도를 최적화된 방식으로 추정하는 역할을 합니다.

(2) 알고리즘의 동작 구조

1. 센서 데이터 수집: ICM-20948 센서로부터 가속도, 각속도, 자기장 데이터를 실시간으로 수집합니다.
2. 상태 예측: 칼만 필터의 예측 단계에서 이전 상태(위치, 속도, 자세) 정보를 바탕으로 미사일의 현재 상태를 예측합니다. 이때 미사일의 동역학 모델을 활용하여 예측 정확도를 높입니다.
3. 측정 업데이트: 예측된 상태와 실제 센서 데이터의 차이를 계산하고, 칼만 필터를 통해 이 오차를 보정합니다.
4. 제어 명령 생성: 최종 추정된 상태를 바탕으로 추력 노즐에 제어 신호를 보내 미사일의 자세를 수정합니다.
5. 반복: 이 과정을 미사일의 비행 중 계속 반복하여 실시간으로 자세를 제어합니다.

4. 시스템 설계 구조

(1) 하드웨어 설계

• ICM-20948 9축 IMU 센서: 미사일의 가속도, 각속도, 자기장을 측정하여 자세 정보를 제공합니다.
• 마이크로컨트롤러: 센서 데이터를 처리하고 칼만 필터 알고리즘을 실행합니다. 주로 ARM Cortex-M 계열의 저전력 고성능 MCU를 사용할 계획입니다.
• 추력 노즐 제어 시스템: 모터 드라이버와 액추에이터를 통해 노즐을 제어하여 미사일의 자세를 조정합니다.

(2) 소프트웨어 설계

• 센서 데이터 처리 및 필터링: 노이즈 제거 및 보정을 통해 센서 데이터를 안정화합니다.
• 칼만 필터 알고리즘: 센서 데이터를 바탕으로 미사일의 상태를 추정합니다.
• 추력 노즐 제어 알고리즘: PID 제어를 활용해 미사일의 자세를 안정적으로 조정합니다.
• 실시간 모니터링 및 통신 모듈: 미사일 상태를 실시간으로 모니터링하고 지상국과의 통신을 통해 외부 명령을 수신합니다.

5. 자세 제어 알고리즘의 세부 적용

(1) 비행 중 지속적인 데이터 처리

미사일의 비행 중에는 빠르게 변화하는 환경 조건에 맞춰 자세를 실시간으로 조정해야 합니다. 이를 위해서는 지속적으로 센서 데이터를 수집하고, 칼만 필터를 통해 상태를 추정한 후 제어 명령을 생성하는 과정이 필수적입니다.

(2) PID 제어와 칼만 필터의 결합

미사일의 자세 제어에는 PID 제어 알고리즘과 칼만 필터를 결합한 방식을 채택합니다. 칼만 필터가 제공하는 상태 추정치를 바탕으로 PID 제어기가 추력 노즐을 제어하여 목표 자세를 유지합니다. PID 제어기는 비례, 적분, 미분 값을 조정하여 미사일의 안정성을 확보합니다.

(3) 추력 노즐의 제어 원리

• 실시간 피드백 제어: 미사일의 자세 변화를 실시간으로 감지하여 노즐의 각도를 즉각 조정합니다. 이를 통해 예상치 못한 외부 충격이나 환경 변화에도 안정적인 비행을 유지합니다.
• 추력 벡터 제어: 노즐의 방향을 제어하여 미사일의 비행 경로를 미세하게 조정합니다.

6. 상용화 준비 및 계획

(1) 기술 검증 단계

현재까지 프로토타입 시스템을 통해 칼만 필터 기반의 자세 제어 알고리즘이 구현 준비중 이며, 시뮬레이션 및 실험 환경에서 성능을 검증 준비 중입니다. 이후 실제 미사일 비행 환경에서의 테스트를 통해 시스템의 신뢰성을 검증할 계획입니다.

(2) 추가 개발 준비

1. 실환경 테스트: 향후 국방 기관과 협력하여 실전 환경에서 미사일의 자세 제어 기술을 검증할 예정입니다.
2. 센서 융합: GPS와 레이더와 같은 추가 센서를 융합하여 위치 추정의 정확도를 높일 계획입니다.
3. 알고리즘 최적화: 칼만 필터와 PID 제어 알고리즘을 최적화하여 성능과 속도를 더욱 향상시킬 것입니다.

7. 투자 유치 계획

(1) 투자 필요 금액

딥네트워크는 미사일 자세 제어 시스템의 상용화 및 시장 진출을 위해 약 50억 원의 투자를 유치하고자 합니다. 해당 자금은 아래와 같은 목적으로 활용됩니다.

• 기술 개발 및 검증: 시스템 개발 및 실험 환경 구축, 실전 테스트 비용.
• 인력 충원: 소프트웨어 엔지니어와 제어 시스템 전문가 채용.
• 사업 확장: 국방 기관 및 협력사와의 협업을 위한 비즈니스 확장 비용.

(2) 기대 효과

• 정밀 제어 기술 상용화: 센서 융합 및 칼만 필터 기반 제어 시스템을 상용화하여 국방 및 항공 우주 시장에 기여할 수 있습니다.
• 국방 시장 진출: 국방 관련 프로젝트 참여를 통해 안정적인 수익 모델을 구축할 수 있습니다.
• 글로벌 시장 확장: 국방과 항공 우주 분야에서의 기술력으로 글로벌 시장 진출 기회를 모색할 수 있습니다.

8. 결론

딥네트워크는 미사일 및 로켓 제어 기술을 통해 국방 산업의 핵심 솔루션을 제공하고자 합니다. 이번 투자 유치를 통해 기술을 상용화하고, 항공 우주 및 국방 분야에서 세계적인 경쟁력을 확보할 것입니다.

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 / 장석원

HP :  010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

LLM 경량화 세부분석 및 NPU 설계 사업화 준비 일인 AI 스타트업 딥네트워크 소개

안녕하세요, 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 설계 구조를 깊이 있게 분석하고, 정확도를 향상시키기 위한 개선된 알고리즘 메커니즘을 개발하는 데 성공했습니다. 그 과정에서 Kubernetes 및 Docker와 같은 클라우드 네이티브 기술을 활용하여 대규모 분산 학습 환경을 구축하는 노하우를 확보했으며, 이러한 기술을 통해 LLM 모델의 효율적인 학습 및 추론을 가능하게 했습니다.

특히, 텐서플로우(TensorFlow) 기반의 개발 환경에서 Horovod API를 활용하여 Nvidia DGX-2 GPU 서버를 수백 대에 이르는 규모로 클러스터링하고, 병렬 학습 및 분산 학습을 성공적으로 구현하는 기술적 방법론을 분석해왔습니다. Kubernetes를 기반으로 한 클러스터링 설계 원리와 Docker를 활용한 컨테이너화된 환경을 구축하여, 대규모 GPU 자원을 효율적으로 관리하고, AI 모델의 학습 속도와 정확도를 크게 향상시키는 방안을 실험하고 분석하였습니다. 이를 통해 확보한 기술적 통찰을 바탕으로 중소기업 및 대기업들이 대규모 AI 모델을 구축하고 효율적으로 운용할 수 있도록 지원할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.

하지만, 현재 PoC(개념 증명) 결과물은 자금 부족으로 인해 완성되지 못한 상태입니다. 이는 초기 개발 비용을 투자자에게 충분히 설득시키지 못한 점에서 비롯된 것이지만, PoC가 완료되면 상당한 성과를 기대할 수 있는 상태입니다. 따라서 저는 이러한 기술적 분석을 바탕으로 LLM 모델의 학습 및 추론 메커니즘을 더욱 발전시키기 위한 세부 알고리즘을 심층 분석하고 있으며, 이를 AI 전용 NPU(Natural Processing Unit) 칩셋 설계에 적용하는 방법도 함께 연구 중입니다.

핵심 기술 및 노하우

1. LLM 학습 및 추론 정확도 개선 알고리즘 분석
   저는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 학습 및 추론 알고리즘을 분석하였으며, 이를 통해 실제 성능 개선을 위한 혁신적인 방안을 도출했습니다. 이러한 알고리즘 개선 방안은 중소기업과 대기업이 AI 모델을 더욱 효율적으로 운영하고, 고객 서비스 향상이나 데이터 분석의 정확도를 극대화하는 데 큰 기여를 할 수 있습니다.
2. 분산 학습 및 병렬 처리 환경 구축
   Kubernetes와 Docker를 활용하여 텐서플로우 기반의 대규모 GPU 클러스터를 구축하고, 이를 통해 LLM 모델의 학습과 추론 작업을 병렬로 처리하는 기술적 구현을 완료했습니다. 이 과정에서 Nvidia의 DGX-2 GPU 서버를 수백 대에 걸쳐 클러스터링하여 분산 학습의 효율성을 극대화하는 설계를 분석하였고, 이를 실제로 Kubernetes 클러스터 내에서 동작하도록 성공적으로 구현했습니다. 이로 인해 대규모 AI 모델의 트레이닝 속도를 크게 향상시킬 수 있었으며, 이는 대규모 데이터를 처리하는 기업들에게 매우 중요한 기술적 기반이 됩니다.
3. Horovod API를 통한 분산 학습 최적화
   대규모 모델 학습을 위해 Horovod API를 활용한 분산 학습 환경을 설계하고 분석하였습니다. 이를 통해 다수의 GPU를 효율적으로 활용하여 병렬 학습을 가능하게 했으며, 이러한 분산 학습 최적화 방법론은 대규모 언어 모델을 보다 빠르고 정확하게 학습시킬 수 있는 기술적 장점을 제공합니다. 특히, Horovod를 사용한 데이터 병렬화 및 모델 병렬화 설계는 딥러닝 모델 학습의 효율성을 크게 높여, 다양한 AI 서비스에 적용할 수 있습니다.
4. 경량화된 LLM 모델 구현
   LLM 모델의 경량화를 통해 기존의 대규모 모델을 보다 효율적으로 설계하는 방안을 연구했습니다. 이러한 경량화 작업은 특히 모바일 장치나 저전력 환경에서 AI 모델의 활용 가능성을 확대하는 중요한 기술입니다. 경량화된 모델은 AI 칩셋과의 연계성을 고려한 최적화 알고리즘을 적용해 높은 성능을 유지하면서도 에너지 효율성을 극대화할 수 있습니다.
5. NPU AI 칩셋과의 연계 설계
   AI 전용 NPU 칩셋과 연계하여 LLM 모델의 학습 및 추론 메커니즘을 최적화하는 방안을 연구하였습니다. 이를 통해 경량화된 AI 모델을 NPU에 탑재하여 높은 성능과 에너지 효율성을 제공할 수 있는 기술적 설계를 구상하고 있으며, 이는 차세대 AI 하드웨어와 소프트웨어의 통합 솔루션으로서 기업들에게 중요한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

딥네트워크의 강점과 비전

딥네트워크는 LLM 모델의 정확도를 개선하고, 대규모 클러스터링 환경에서의 병렬 학습 및 분산 학습을 성공적으로 구현할 수 있는 기술적 역량을 보유하고 있습니다. 저는 이러한 기술적 성과를 바탕으로 중소기업 및 대기업들이 필요로 하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 LLM 모델의 경량화 및 최적화를 통해 다양한 AI 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 넓히고 있습니다.

저는 이러한 기술적 기반을 바탕으로 투자자들과 기업들이 딥네트워크의 기술력을 신뢰할 수 있도록, 더욱 깊이 있는 분석과 검증된 PoC 결과물을 완성할 계획입니다. 딥네트워크는 AI 모델의 학습 및 추론 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공하며, 특히 분산 학습 및 클러스터링 환경에서의 성능 최적화에 강점을 가지고 있습니다.

딥네트워크: NPU AI 칩셋 및 매트릭스 병렬 분산처리 기술 기반 스타트업

회사 개요

딥네트워크는 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.

비전

딥네트워크의 비전은 NPU 기반 AI 칩셋 설계와 혁신적인 병렬 분산 처리 기술을 통해 AI 산업에서 핵심적인 역할을 수행하고, 차세대 AI 가속화 기술을 선도하는 것입니다. 이를 통해 AI의 상용화와 고도화를 지원하며, 미래지향적인 기술 솔루션을 제공합니다.

핵심 기술

1. NPU 기반 AI 칩셋 설계
   • 딥네트워크는 NPU 설계에 있어 고성능 및 에너지 효율을 극대화하기 위한 매트릭스 병렬 처리 및 최적화된 분산처리 기술을 보유를 위해 심도있는 분석을 하고 있습니다.
   • Tensor Core와 같은 AI 연산 특화 유닛을 활용하여 INT8 양자화된 데이터를 빠르게 처리하는 고속 매트릭스 연산 구조를 설계하고 있으며, 이 기술은 대규모 AI 모델을 효율적으로 가속화하는 데 기여합니다.
2. 매트릭스 병렬 분산처리
   • AI 모델은 대규모 데이터를 처리하기 위한 매트릭스 곱셈 연산이 중요한데, 이를 병렬로 처리하기 위한 고유의 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 방식과 Warp Scheduler 기술을 개발을 위해 분석 중입니다.
   • CUDA 기반 병렬 연산 기술을 활용하여 여러 스레드가 각기 다른 데이터를 처리하고, 이를 통해 대규모 행렬 연산을 효율적으로 분산 처리를 위해 세부분석중 입니다.
   • Shared Memory와 Warp 단위의 연산을 최적화하여 메모리 대역폭과 연산 속도를 극대화하는 고유 기술을 보유를 위해 계속 노력하고 있습니다.
3. INT8 양자화 및 최적화된 AI 연산
   • 딥네트워크는 FP32 데이터를 INT8로 양자화하여 모델 크기를 줄이고, 연산 속도를 증가시키는 기술을 계속 분석하면서 개발하려고 준비중에 있습니다.
   • 양자화된 데이터에서 발생할 수 있는 정확도 저하를 최소화하고, 이를 고성능 AI 연산에 활용할 수 있도록 하는 양자화 알고리즘 최적화 기술을 갖추고 있습니다.
4. 분산 처리와 파이프라인 최적화
   • 연산 파이프라인을 최적화하여 각 스레드가 독립적으로 작업을 수행하고, 메모리 액세스 지연을 줄이는 기술을 개발 중입니다.
   • 이를 통해 NPU 설계에서 병렬 연산 성능을 극대화하여 연산 지연을 최소화하고, 대규모 AI 모델을 효율적으로 처리합니다.

기술적 차별성

• 딥네트워크는 AI 칩셋 설계 및 고성능 병렬 처리 기술에 있어 경쟁력 있는 핵심 노하우를 보유를 위해 세부분석중 입니다.
• SIMT 기반의 매트릭스 병렬 처리와 Tensor Core 연산 가속을 결합하여 AI 모델 학습과 추론의 성능을 극대화하는 독자적인 기술을 보유를 위해 분석하고 있으며, 이는 상용 AI 모델에 필수적인 가속화 솔루션을 제공합니다.
• 특히, Warp Scheduler와 Shared Memory 최적화를 통해 AI 연산에서 병목현상을 줄이고, AI 학습과 추론의 처리 시간을 혁신적으로 단축할 수 있습니다.

핵심 개발 성과

1. AI 가속화 NPU 설계: 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고속 NPU 설계 구조를 일부 분석을 완료하였으며, 매트릭스 병렬 연산 최적화 기술을 활용하여 연산 속도와 에너지 효율을 극대화하였습니다.
2. INT8 양자화 기술: FP32 데이터를 INT8로 양자화하여 모델의 크기와 연산 복잡도를 줄이는 알고리즘을 개발 중이며, 정확도를 유지하면서도 학습 및 추론 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
3. 분산 처리 시스템: 대규모 데이터셋을 처리하는 AI 모델의 학습을 병렬화하고, 각 연산의 처리 효율을 높이는 분산 처리 시스템을 설계하여 연산 비용을 절감을 위해 분석중에 있습니다.

시장 및 경쟁 분석

딥러닝 및 머신러닝 분야에서 AI 연산 가속화에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있으며, NPU 기반 칩셋 설계는 그 핵심입니다. 주요 경쟁사로는 NVIDIA, Qualcomm, Graphcore 등이 있으나, 딥네트워크는 중소형 스타트업으로서 경량화된 NPU와 고성능 AI 모델 학습 가속화 기술을 제공하는 데 차별화된 경쟁력을 가지고 있습니다. 특히, 비용 효율적이면서도 고속 병렬 처리가 가능한 솔루션을 제공함으로써 AI 기술의 상용화를 이끌어갈 수 있습니다.

비즈니스 모델

딥네트워크는 AI 가속화 칩셋과 관련한 기술을 다양한 분야에 제공할 수 있는 비즈니스 모델을 구축하고 있습니다:

1. AI 칩셋 라이센스: 고성능 AI 가속화 NPU 칩셋 설계를 라이센스 형태로 제공하여, 다양한 AI 솔루션 기업이 우리의 기술을 활용할 수 있도록 합니다.
2. 맞춤형 AI 솔루션: 특정 산업 분야에 맞는 맞춤형 AI 칩셋 솔루션을 제공하며, 고객의 요구에 따라 최적화된 NPU 설계를 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.
3. 연구 및 개발 협력: AI 및 반도체 연구소, 대기업과의 연구 협력을 통해 지속적인 기술 발전을 도모하고, 새로운 시장을 개척합니다.

사업화 전략 및 투자 계획

1. NPU 칩셋 개발 완료 및 양산화
   • 딥네트워크는 현재 NPU 칩셋의 일부 설계를 완료한 상태로, 향후 1년 이내에 완성된 AI 칩셋을 양산화를 위한 세부분석을 하여 추후 상용화할 계획입니다.
2. 파트너십 및 상용화
   • 주요 반도체 기업 및 AI 소프트웨어 기업과의 파트너십을 통해 우리의 AI 가속화 솔루션을 공급하고, AI 가속화 시장에서의 점유율을 높여 나갈 것입니다.
3. 투자 유치 계획
   • 우리는 기술 개발 및 양산화, 그리고 글로벌 시장 진출을 위한 자금 확보를 위해 투자 유치를 계획하고 있습니다. 투자자는 AI 칩셋 설계 및 고성능 컴퓨팅 솔루션 분야에서 큰 시장 기회를 갖게 될 것입니다.

결론

딥네트워크는 AI 가속화를 위한 핵심 기술을 보유한 스타트업으로, NPU 설계와 병렬 분산 처리 기술을 바탕으로 AI 시장의 혁신을 주도하고 있습니다. 투자 유치를 통해 상용화에 박차를 가하고, AI 가속화 기술의 상용화와 글로벌 시장 확장을 목표로 하고 있습니다.

딥네트워크 CEO / 장석원

HP :  010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

딥네트워크 투자유치 제안서

1. 회사 개요

• 회사명: 딥네트워크 (Deep Network) / CEO 장석원 / E-Mail :  sayhi7@daum.net  /  HP :  010 3350 6509 
• 설립: 2022년
• 사업 분야: AI 모델 분석, 고성능 컴퓨팅 (HPC), 대규모 언어 모델(LLM) 연구 및 개발, 딥러닝 모델의 최적화
• 주요 기술: NVIDIA A100 GPU Tensor Core 활용한 대규모 매트릭스 연산 처리, LLM 추론 최적화, NPU 설계 기술
• 목표: 인공지능 모델의 고속 연산 및 최적화된 하드웨어 설계를 기반으로 AI 시장에 혁신적 기술 제공

2. 핵심 기술

1. NVIDIA A100 Tensor Core 분석 및 최적화
   • A100 GPU의 Tensor Core는 대규모 매트릭스 연산을 병렬 처리할 수 있는 특수 연산 유닛으로, AI 모델의 추론 속도를 극대화하는 데 필수적입니다.
   • 딥네트워크는 A100의 Tensor Core를 활용해 LLM(대규모 언어 모델)의 고속 추론 및 훈련을 가능케 하는 최적화 알고리즘을 연구했습니다.
   • 특히, 텐서 연산(FP16, INT8) 등의 데이터 형식을 통해 연산 성능을 최대화하고 전력 소모를 줄이는 방안을 구체적으로 구현을 위해 세부 분석 했습니다.
2. LLM 추론 최적화
   • 대규모 언어 모델에서 대규모 매트릭스 연산은 모델 추론 시 가장 중요한 성능 요소입니다.
   • 딥네트워크는 LLM의 Transformer 구조에서 Attention Mechanism 및 Feedforward Network를 Tensor Core 연산에 최적화하여 추론 속도를 기존 대비 최대 30% 개선하는 성과를 달성하려고 분석중 입니다.
   • 이를 위해 Horovod 및 TensorFlow 프레임워크를 활용하여 대규모 GPU 클러스터에서 분산 학습 환경을 구축하고 성능을 극대화하는 기술 개발을 위해 세부 분석 하였습니다.
3. NPU(Neural Processing Unit) 설계 노하우
   • AI 가속기 중 하나인 NPU는 Tensor Core와 유사한 연산 방식을 통해 딥러닝 모델의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
   • 딥네트워크는 NVIDIA A100 Tensor Core에서 얻은 고도화된 연산 최적화 경험을 바탕으로, AI 전용 NPU 설계의 핵심 알고리즘 및 아키텍처 설계를 연구하고 있습니다.
   • 이를 통해 저전력 고성능 NPU 개발을 목표로 하고 있으며, 특히 모델의 양자화(Quantization) 및 혼합 정밀도(Mixed Precision) 연산 기술을 통합하여 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 방안을 제시합니다.

3.  딥네트워크가 단계적으로 나누어 구현하려하는 PoC(Proof of Concept) 결과의 예시

1. 대규모 데이터 처리
   • 1000개 이상의 A100 GPU가 연결된 대규모 클러스터 환경에서 LLM 훈련 및 추론 작업을 분산 처리.
   • Horovod와 Kubernetes를 통한 GPU 자원 최적화를 실현, 클러스터 내 GPU 간 병렬 처리 효율을 극대화.
   • 모델 추론 속도를 20% 향상시키고, 전력 소모를 기존 대비 15% 감소시킴.
2. Tensor Core 활용
   • Tensor Core 연산의 효율성을 입증하기 위해 FP16 연산을 최적화, 동일한 메모리 자원 내에서 더 많은 연산을 수행.
   • 딥러닝 모델의 Attention Mechanism을 Tensor Core에서 처리, 기존 대비 25% 성능 향상.
   • 혼합 정밀도(Mixed Precision) 기법을 도입해 연산 속도를 크게 개선하며, LLM 추론에서 필요한 정확도를 유지.
3. NPU 프로토타입 구현
   • NVIDIA A100에서 학습한 연산 구조를 기반으로 한 NPU 프로토타입 개발 완료.
   • 실시간 Inference Engine 최적화를 통해 AI 모델의 효율성을 입증, 기존 대비 처리 성능이 40% 향상됨.

4. 시장 분석 및 투자 제안

1. AI 시장 성장
   • 글로벌 AI 시장은 2023년부터 매년 40% 이상 성장 중이며, 특히 AI 가속기 및 NPU 시장은 2025년까지 100억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다.
   • 딥러닝 모델의 확산과 함께 고성능 연산의 수요는 지속적으로 증가하고 있으며, NPU 기반의 맞춤형 AI 가속기는 차세대 컴퓨팅 시장의 핵심 기술로 부상 중입니다.
2. 딥네트워크의 경쟁력
   • 딥네트워크는 NVIDIA A100 Tensor Core 분석 및 LLM 추론 최적화에 대한 고유의 기술 노하우를 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 NPU 설계 및 사업화를 추진 중입니다.
   • 특히, 저전력 고성능 NPU의 설계는 시장에서 경쟁력을 가질 수 있으며, 상업용 AI 가속기로의 진출 가능성이 큽니다.
   • 대규모 언어 모델과 같은 고성능 AI 모델에서 필요한 최적화된 하드웨어 솔루션을 제공하여, 딥러닝 기반 비즈니스에 혁신적 기여를 할 것입니다.
3. 투자 유치
   • 딥네트워크는 NPU 설계 사업화를 위한 30억 원의 초기 투자금을 유치하고자 합니다.
   • 이 자금은 NPU 설계의 파일럿 생산 및 시제품 개발, AI 가속기 시장 진출을 위한 마케팅 및 사업 개발에 사용될 예정입니다.
   • 투자자에게는 향후 NPU 상용화에 따른 수익 배분 및 주식 옵션 제공을 제안합니다.

5. 향후 계획 및 사업화 전략

1. NPU 상용화
   • 2025년까지 AI 가속기용 NPU 상용화를 위한 세부 분석 완료를 목표로 하고 있으며, 초기 시장에서는 저전력 AI 가속기 솔루션으로 자리매김할 계획입니다.
   • 주요 고객층으로는 자율 주행, 로보틱스, AI 클라우드 서비스 제공업체 등이 있으며, 고성능 AI 모델을 필요로 하는 다양한 산업에 적용될 수 있습니다.
2. 기술 확장 및 협업
   • 딥네트워크는 AI 최적화 기술을 기반으로 하드웨어와 소프트웨어 간 협업을 강화하며, 차세대 AI 솔루션을 지속적으로 개발할 것입니다.
   • 또한 글로벌 파트너사와의 기술 협력을 통해 NPU 시장에서의 입지를 더욱 강화할 계획입니다.
3. 추가 투자 유치
   • 향후 NPU 사업 확장을 위해 2차 투자 유치를 계획하고 있으며, 이를 통해 대규모 생산 인프라를 구축하고 시장 점유율을 확대할 예정입니다.

6. 결론

딥네트워크는 NVIDIA A100 Tensor Core 기반 기술을 바탕으로 AI 가속기 시장에서 혁신적인 NPU 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다. 이번 투자는 NPU 사업화의 핵심 동력이 될 것이며, AI 연산 최적화를 통한 차세대 컴퓨팅 솔루션을 시장에 선보일 기회가 될 것입니다.

투자 제안서: 딥네트워크의 LLM 기술 상용화 및 사업화 계획

1. 회사 소개 및 비전

딥네트워크는 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 있습니다.

2. 딥네트워크의 핵심 기술 및 차별점

2.1 경량화된 LLM(대형 언어 모델) 분석 및 최적화

딥네트워크는 경량화된 LLM 모델인 LLaMA, LoRA, Google Gemma의 세부적인 학습 알고리즘과 구조 분석에 강점을 가지고 있습니다. 이들 모델은 기존 LLM보다 자원 소모가 적지만 성능은 유지할 수 있는 효율적인 솔루션을 제공합니다. 우리는 Transformer 모델의 토크나이저, 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크 부분을 심층 분석하여 최적화한 노하우를 보유하고 있습니다.

이를 통해 AI 모델이 요구하는 연산 자원과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도, 고성능의 결과를 얻을 수 있는 설계를 투자사에게 제시할 수 있습니다. 특히, 딥네트워크는 경량화 기법을 통해 실질적인 성능 향상과 비용 절감 효과를 동시에 달성할 수 있습니다.

2.2 대규모 분산 학습 인프라 구축

딥네트워크는 대규모 GPU 클러스터를 활용한 분산 학습 환경을 설계 및 구현할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 우리는 Kubernetes와 Nvidia A100 GPU 기반의 분산 학습 시스템을 Horovod와 TensorFlow API를 통해 구축할 수 있으며, 이를 통해 대규모 데이터셋을 처리하고, 학습 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

이 기술은 연구기관, 대기업, 학계 등에서 대규모 AI 모델 학습에 큰 이점을 제공할 수 있으며, 클라우드 기반의 학습 인프라로 확장해 나갈 수 있는 상용화 가능성을 갖추고 있습니다. 이를 통해 비용 효율적인 학습 인프라 서비스를 제공하여 AI 연구 및 상용화의 허들을 낮출 수 있는 중요한 기술적 자산입니다.

2.3 통신 기술과의 융합 및 IoT 솔루션

딥네트워크는 AI 기술뿐만 아니라, IoT 및 통신 시스템과 결합한 솔루션 개발에 강점을 가지고 있습니다. Nordic Zigbee 통신, Bluetooth 5.1 멀티 디바이스 페어링, ESP32 WiFi 모듈을 활용한 통신 시스템 구축 경험을 바탕으로, AI와 IoT 기술이 융합된 스마트 팩토리, 스마트 홈 솔루션을 제공합니다. 이러한 통신 기반의 IoT 솔루션은 산업 현장에서 AI를 실질적으로 적용할 수 있는 기회를 제공하며, AI의 상용화를 가속화할 수 있습니다.

3. 투자사에 제안하는 사업화 계획

3.1 AI 기반 맞춤형 솔루션 제공

딥네트워크는 AI 기술을 기반으로 기업 맞춤형 솔루션을 제공하는 사업화를 추진하고 있습니다. 특히, 경량화된 LLM을 통해 기업의 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 고객 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 산업군에서 활용 가능한 솔루션을 개발할 예정입니다. 이를 통해 기업들은 기존에 AI를 도입하는 데 있어 겪었던 자원 소모 및 비용 문제를 해결할 수 있으며, 딥네트워크의 기술력은 이를 실현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

3.2 대규모 학습 인프라 서비스 제공

딥네트워크는 대규모 모델 학습을 위한 클라우드 기반 학습 인프라를 제공하여 연구기관 및 기업들이 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있도록 지원할 예정입니다. Nvidia A100 GPU 클러스터와 Kubernetes 기반의 분산 학습 환경을 통해, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술력을 투자사에게 제시할 것입니다. 이를 통해 AI 연구 및 상용화에 필요한 대규모 자원을 절감할 수 있으며, 이 서비스를 기반으로 사업을 확장할 계획입니다.

3.3 IoT 및 통신 기술 기반 AI 솔루션

딥네트워크는 IoT 장비와 AI를 결합한 스마트 팩토리, 헬스케어, 스마트 홈 솔루션을 제공하여 다양한 산업에 AI를 적용할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. Zigbee, Bluetooth 5.1 및 WiFi 모듈을 활용한 IoT 통신 시스템과 결합한 AI 솔루션을 개발하여, 산업 현장에서 데이터 수집 및 분석을 통해 AI의 실질적인 활용 가치를 높일 계획입니다. 이러한 기술은 산업 자동화 및 스마트화에 크게 기여할 수 있으며, 딥네트워크의 차별화된 강점 중 하나입니다.

4. 투자 유치 목표 및 자금 활용 계획

4.1 초기 소규모 투자 유치

딥네트워크는 PoC(Proof of Concept)를 성공적으로 구현하고, 초기 제품 개발 및 상용화 가능성을 검증하기 위해 소규모 투자를 유치하고자 합니다. 초기 투자금은 GPU 서버 임대 및 운영 비용, 연구 개발 인력 확충, PoC 검증 및 프로토타입 제작에 주로 사용될 것입니다.

4.2 PoC 성공 후 상용화 및 확장 계획

PoC 단계에서 경량화된 LLM 및 대규모 분산 학습 인프라의 효율성을 입증한 후, 이를 기반으로 상용화 모델을 구축할 것입니다. AI 기반 SaaS(Software as a Service) 형태의 솔루션을 제공하여, 고객 맞춤형 AI 도구와 대규모 학습 인프라 서비스를 확장할 예정입니다. 초기 투자 유치 후 성공적인 PoC 결과를 바탕으로, 추가적인 대규모 투자 유치와 글로벌 시장 확장을 목표로 할 계획입니다.

4.3 클라우드 기반 학습 인프라 및 서비스 제공

추가 투자 유치를 통해 클라우드 기반 학습 인프라를 상용화하고, 연구기관 및 기업이 손쉽게 대규모 AI 모델을 학습시킬 수 있는 서비스를 제공할 계획입니다. 이는 시장에서 큰 수요가 예상되며, AI 연구 및 상용화가 필요한 모든 분야에서 활용될 수 있습니다.

5. 결론 및 투자 유치 제안

딥네트워크는 LLM 경량화 기술, 대규모 분산 학습 인프라, 통신 기술 융합 IoT 솔루션 등 차별화된 기술력을 바탕으로 AI 상용화의 새로운 패러다임을 제시합니다. 초기 PoC 단계에서 성공적인 결과를 입증하고, 이를 기반으로 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖춘 AI 솔루션 제공 업체로 성장할 잠재력을 보유하고 있습니다. 우리는 초기 투자 유치를 통해 딥네트워크의 기술을 실질적으로 상용화할 수 있는 기반을 마련하고, 투자사와 함께 성공적인 사업화를 이뤄낼 계획입니다.

이와 같이 기술의 세부 구현 노하우와 상용화 가능성을 구체적으로 제시하면, 투자사로부터 딥네트워크의 기술력과 비즈니스 가능성을 긍정적으로 평가받을 수 있을 것입니다.

딥네트워크   CEO /  장석원

HP :   010 3350  6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

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, ChatGPT의 핵심 알고리즘인 Transformer 모델에 대해 깊이 분석하였습니다. 이를 통해 자연어 처리에서 사용되는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘과 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)의 역할을 명확히 파악하였습니다. 각 토큰 간의 상관관계를 효과적으로 학습하여, 대규모 데이터에서 효율적으로 문맥을 이해하고 답변을 생성하는 원리를 깊이 이해하였습니다.

또한, ChatGPT가 사용하는 트랜스포머 기반의 학습 과정에서, 레이어 노멀라이제이션(Layer Normalization), 포지셔널 인코딩(Positional Encoding), 잔차 연결(Residual Connection)의 중요한 역할을 분석하여, 모델이 깊고 복잡한 문장을 효과적으로 처리하고 학습할 수 있게 해주는 메커니즘을 확보하였습니다. 특히, 대규모 파라미터를 다루는 최적화 알고리즘인 AdamW와 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling)이 모델 성능 향상에 기여하는 방식도 상세히 연구하였습니다.

이외에도, ChatGPT가 사용하는 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning) 과정에서 대규모 데이터셋을 어떻게 활용하는지, 그리고 이러한 데이터셋이 모델의 이해 능력과 생성 능력에 미치는 영향을 파악하였습니다. 특히, 추론 과정에서 활용되는 빔 서치(Beam Search), 토큰 샘플링(Token Sampling) 기법들을 통해 어떻게 자연스럽고 일관성 있는 답변을 생성하는지에 대한 이해를 확보하였습니다.

딥네트워크는 이러한 세부적인 알고리즘 분석을 바탕으로, 대형 AI 모델의 기본 능력을 효율적으로 구현할 수 있는 설계 노하우를 갖추고 있습니다. 이를 통해 독자적인 생성형 AI 솔루션을 설계할 수 있는 기반을 마련했으며, 미래의 확장 가능성을 고려한 최적화된 모델 설계 방법론을 개발하는 데 주력하고 있습니다.

현재 딥네트워크는 TensorFlow와 PyTorch 같은 프레임워크를 활용하여 트랜스포머 기반 모델의 맞춤형 학습과 추론 환경을 구축하였으며, 이를 통해 대규모 데이터를 처리하고 추론하는 과정을 효율적으로 최적화하는 기술을 확보하였습니다. Horovod를 사용한 분산 학습(Distributed Training) 기술도 분석하여, 모델 학습의 속도를 극대화하고 GPU 자원을 효율적으로 활용하는 방법론을 설계하였습니다.

또한, 딥네트워크는 다양한 도메인에서의 데이터셋을 활용하여 ChatGPT와 유사한 모델을 훈련시키고, 추론 성능을 개선하기 위한 기술적 해결책들을 탐구하고 있습니다. 특히, RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백)를 활용하여 모델의 답변의 품질을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 이를 통해 더욱 자연스러운 대화를 생성할 수 있는 알고리즘적 개선을 이루어냈습니다.

결론적으로, 딥네트워크는 대규모 자본 없이도, ChatGPT와 같은 고도화된 AI 모델의 핵심 원리와 알고리즘을 명확하게 파악하고, 이를 기반으로 독자적인 생성형 AI 솔루션을 개발할 수 있는 강력한 기술적 역량을 갖추고 있습니다. 앞으로도 이러한 기술적 이해를 바탕으로 AI 모델의 상용화 및 차별화된 솔루션 제공을 목표로 하고 있습니다.

1. 기술력 소개

딥네트워크는 생성형 AI 모델, 특히 ChatGPT와 같은 고도화된 트랜스포머 기반 언어 모델의 알고리즘 원리와 세부 메커니즘을 분석하는 데 주력해왔습니다. 이를 통해 확보한 기술적 이해와 분석 역량은 다음과 같은 핵심 기술력을 바탕으로 합니다.

1.1 트랜스포머 모델의 심층 분석

딥네트워크는 ChatGPT의 기반이 되는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 상세히 분석하여, 이 모델이 자연어 처리에서 어떻게 문맥을 이해하고 문장을 생성하는지에 대한 통찰을 확보하였습니다. 특히, 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 통해 각 토큰이 전체 문맥을 어떻게 참고하는지, 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)을 통해 문맥 이해의 다차원적 표현이 어떻게 형성되는지 깊이 연구하였습니다.

1.2 대규모 데이터셋 활용 및 최적화

딥네트워크는 대규모 언어 모델이 어떻게 방대한 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 추론을 수행하는지에 대한 원리를 명확히 파악하고 있습니다. 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)을 통해 모델 성능을 극대화하는 과정에서, 효율적인 데이터 활용 전략과 최적화 방법을 설계하였습니다. 특히, 트랜스포머 모델의 파라미터가 증가함에 따라 발생하는 학습 속도 문제를 해결하기 위한 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling) 및 AdamW 최적화 알고리즘을 도입해 대규모 모델의 안정적인 학습을 실현했습니다.

1.3 분산 학습을 통한 대규모 모델 학습 최적화

딥네트워크는 GPU 기반의 분산 학습 기술을 분석하여, 대형 언어 모델을 효율적으로 학습시키는 방법을 연구하였습니다. 이를 위해 Horovod를 활용한 분산 학습 기술을 통해 GPU 자원의 활용도를 극대화하고, 학습 시간을 단축하는 방안을 마련하였습니다. 특히, Kubernetes를 통해 클러스터를 관리하고, Nvidia A100과 같은 고성능 GPU를 효율적으로 할당하여 대규모 모델의 학습을 병렬 처리하는 방법을 개발하였습니다. 이러한 기술은 모델 학습과 추론에서 발생하는 높은 연산 비용을 절감하고, 클라우드 기반의 학습 환경을 효율적으로 운영하는 데 중요한 역할을 합니다.

1.4 자연스러운 대화 생성을 위한 강화 학습 알고리즘

ChatGPT와 같은 언어 모델의 성능을 극대화하기 위해, 딥네트워크는 RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백) 알고리즘을 연구하였습니다. 이를 통해, 모델이 생성하는 답변의 품질을 향상시키고, 더욱 자연스러운 대화를 구현할 수 있는 방법론을 개발했습니다. 이 알고리즘은 AI가 생성한 답변을 인간 피드백을 통해 평가하고, 이를 바탕으로 모델을 개선하는 과정에서 중요한 역할을 합니다.

2. 사업화 준비

딥네트워크는 이러한 기술력을 바탕으로 상업화를 위한 전략적 로드맵을 설정하고 있으며, 다음 단계별 계획을 통해 성공적인 AI 솔루션을 개발하고, 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 준비하고 있습니다.

2.1 독자적인 AI 솔루션 개발

첫 번째 단계는 딥네트워크의 기술력을 기반으로 독자적인 AI 솔루션을 개발하는 것입니다. 여기에는 대규모 언어 모델을 활용한 챗봇, 문서 요약, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 처리 응용 분야를 타겟으로 한 솔루션이 포함됩니다. 이러한 솔루션은 딥네트워크의 고유한 기술적 분석을 바탕으로 한 최적화된 모델을 통해 기존 경쟁 제품보다 뛰어난 성능을 제공할 것입니다.

2.2 경량화된 AI 모델 개발

딥네트워크는 또한 트랜스포머 모델의 경량화 기술에도 집중하고 있습니다. 기존 대형 언어 모델은 방대한 연산 자원을 필요로 하며, 이를 해결하기 위해 경량화된 모델(Lightweight Model)을 개발하는 것이 중요한 과제가 되었습니다. 이를 위해 딥네트워크는 LoRA(저비용 어댑터)와 같은 기술을 도입하여 모델의 연산 자원을 줄이면서도 성능 저하를 최소화하는 방안을 연구하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 자원을 효율적으로 활용하며, 비용 효율적인 AI 솔루션을 제공할 수 있을 것입니다.

2.3 맞춤형 솔루션 제공

딥네트워크는 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 금융, 의료, 교육 등에서 사용될 수 있는 자연어 처리 솔루션을 개발하고, 각 분야에 특화된 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 최적화된 성능을 제공할 계획입니다. 이를 통해 딥네트워크는 AI 솔루션의 시장 적응성을 극대화할 수 있습니다.

2.4 클라우드 기반 서비스 제공

딥네트워크는 자체적으로 클라우드 기반의 AI 서비스 제공을 위한 인프라 구축을 계획하고 있습니다. 이를 통해 고객들이 쉽게 딥네트워크의 AI 솔루션을 사용할 수 있도록 하고, 필요한 경우 대규모 데이터를 처리할 수 있는 AI 서비스를 클라우드에서 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 AI 솔루션을 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공함으로써, 사업 확장의 기회를 마련할 수 있습니다.

3. 투자 유치 계획

딥네트워크가 성공적으로 사업화를 이루기 위해서는 투자 유치가 중요한 단계입니다. 다음과 같은 전략을 통해 투자자들에게 딥네트워크의 잠재력을 효과적으로 전달하고, 필요한 자금을 확보할 계획입니다.

3.1 기술력 중심의 투자 유치 전략

딥네트워크는 기술력을 기반으로 투자자들에게 어필할 수 있는 전략을 수립할 것입니다. 특히, ChatGPT와 같은 대형 모델을 독립적으로 분석하고, 그 핵심 알고리즘을 파악한 능력은 투자자들에게 매우 매력적인 요소가 될 것입니다. 이를 기반으로, 딥네트워크가 구현할 수 있는 AI 솔루션의 시장성과 성장 가능성을 투자자들에게 제시할 것입니다.

3.2 PoC(개념 증명) 개발

투자 유치를 위한 중요한 전략 중 하나는 PoC(Proof of Concept)를 개발하는 것입니다. 딥네트워크는 확보한 기술력을 바탕으로 소규모의 PoC를 제작하여, 투자자들에게 실제로 상업적 가능성이 있는 AI 솔루션을 시연할 것입니다. 이를 통해 기술의 타당성을 증명하고, 투자자들이 딥네트워크에 대한 신뢰를 가질 수 있도록 할 것입니다.

3.3 시장 분석 및 전략적 로드맵

투자자들에게 시장 분석과 성장 전략을 명확하게 제시하는 것도 중요한 요소입니다. 딥네트워크는 AI 시장의 성장 가능성과 ChatGPT와 같은 생성형 AI 솔루션의 수요 증가를 분석하여, 구체적인 시장 진출 전략과 성장 계획을 투자자들에게 제시할 것입니다. 이를 통해, 딥네트워크가 투자 유치 이후 어떤 경로로 성장할지에 대한 명확한 비전을 제공할 계획입니다.

3.4 네트워크 구축

투자 유치를 위해서는 단순히 기술력과 시장성을 설명하는 것뿐만 아니라, 네트워크 구축도 중요한 요소입니다. 딥네트워크는 AI 업계의 주요 인사들과의 네트워킹을 통해 투자자들에게 더 나은 신뢰성을 구축하고, 기술적 협력을 통한 성장 가능성을 모색할 것입니다.

4. 차별화된 경쟁력 확보

딥네트워크는 경쟁 기업들과의 차별화를 위해 다음과 같은 요소를 중심으로 경쟁력을 강화할 것입니다.

4.1 기술적 독립성

딥네트워크는 OpenAI와 같은 대형 기업의 기술에 의존하지 않고, 독립적으로 AI 알고리즘을 분석하고, 이를 바탕으로 자체적인 솔루션을 개발할 수 있는 능력을 보유하려고 계속 세부 노하우를 분석하고 있습니다. 이를 통해 기존 기술에 대한 의존도를 줄이고, 독자적인 기술력을 통해 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 것입니다.

4.2 경량화 기술

대규모 AI 모델의 성능은 유지하면서도 연산 자원을 줄일 수 있는 경량화 기술은 딥네트워크가 시장에서 경쟁력을 확보하는 중요한 요소가 될 것입니다. LoRA와 같은 경량화 기술을 바탕으로, 클라우드 자원을 효율적으로 활용하고, 비용 절감 효과를 통해 고객들에게 더욱 경제적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :   010 3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

딥네트워크 기술력 소개 및 NPU(Nueral Processing Unit) 설계 사업화 구현 분석 안을 소개해 드립니다 ...

1. 딥네트워크 기술력 개요

딥네트워크는 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 학습
• NVIDIA GPU 아키텍처 분석 및 활용
• 하드웨어 가속기 기반 AI 연산 병렬 처리 최적화
• 전력 효율성을 극대화하는 NPU 설계

2. NPU 사업화 비전

딥네트워크는 NPU 설계를 통해 AI 모델의 추론 속도와 전력 효율성을 혁신적으로 개선할 수 있는 솔루션을 제공하려 합니다. 특히 엔비디아의 Tensor Cores와 2:4 Sparsity 설계 방식에서 영감을 받아, NPU에 고성능 연산 가속 구조를 도입하고자 합니다. 행렬 곱셈 병렬 처리와 가중치 희소성을 효과적으로 활용하여 딥러닝 추론 가속화에 최적화된 하드웨어 솔루션을 개발할 것입니다.

1인 스타트업으로서, 딥네트워크는 소프트웨어와 하드웨어 모두에 정통한 기술적 역량을 갖추고 있으며, 이 경험을 바탕으로 고유한 NPU 설계를 상용화하여 다양한 AI 추론 서비스에 적용할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공하고자 합니다.

3. NPU 설계 구현 세부 내용

NPU는 AI 모델의 추론 속도를 향상시키기 위한 고성능 병렬 처리 엔진을 갖춘 하드웨어로 설계될 것입니다. 특히 2:4 Sparsity 방식과 Tensor Cores의 설계를 차용하여 연산 성능을 최적화하는데 집중할 계획입니다.

1) 행렬 곱셈 가속기 설계 (Matrix Multiply Engine, MME)

• 핵심 기능: AI 모델의 추론 단계에서 빈번하게 발생하는 대규모 행렬 곱셈 연산을 병렬로 처리하는 핵심 엔진으로 설계.
• 설계 방식: Warp-Level Parallelism을 통해 32개 스레드가 동시에 4x4 행렬의 곱셈을 처리하는 방식에서 영감을 받아, NPU에서는 작은 행렬 조각들을 효율적으로 병렬 처리할 수 있도록 최적화.
• 최적화 목표: 이 설계를 통해 연산 속도 2배 향상을 목표로 하며, 이를 통해 AI 모델의 추론 시간이 크게 단축될 것입니다.

2) 스파스 행렬 처리 최적화

• 2:4 Sparsity 방식: 엔비디아의 최신 Ampere 아키텍처에서 활용된 스파스 행렬 연산 최적화 기술을 NPU 설계에 도입.
• 핵심 기능: 4개의 연산 요소 중 2개의 유효 데이터만 사용하여 불필요한 연산을 줄이고, 메모리 대역폭 절감과 전력 소모 최적화를 구현.
• 설계 원리: 0값을 제외한 유효 데이터만 병렬로 처리하도록 하드웨어 설계를 최적화하여, 추론 단계에서 불필요한 연산을 제거하고 성능을 극대화.

3) 전력 효율성 향상

• AI 모델 추론 최적화: NPU 설계에서는 전력 소모가 적은 연산 기법을 적용하여 에너지 효율을 높이는 데 중점을 둡니다.
• 설계 방향: 전력 소모를 최소화하면서도 대규모 행렬 연산을 병렬로 빠르게 처리할 수 있는 구조로 NPU를 설계, AI 서비스 환경에서 효율적인 전력 관리가 가능하게 설계.

4. 사업화 방안 및 투자 유치 전략

1인 스타트업 딥네트워크는 NPU 설계를 기반으로 AI 추론 가속화를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공할 계획입니다. 이를 위한 구체적인 사업화 방안과 투자 유치 전략은 다음과 같습니다.

1) 목표 시장 및 고객

• 고성능 AI 추론이 요구되는 시장을 타겟으로 하며, 특히 클라우드 서비스 제공업체, 데이터 센터 운영자, AI 연구소 등을 주요 고객으로 설정.
• 고객 요구: AI 모델의 빠른 추론과 전력 소모 최적화에 관심이 많은 시장에서 NPU 설계를 통해 차별화된 성능을 제공할 것입니다.

2) 하드웨어 기반 AI 가속기 솔루션 제공

• 딥네트워크는 NPU 설계를 기반으로 커스텀 AI 하드웨어를 개발하여 고객에게 최적화된 AI 추론 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 고객이 필요로 하는 AI 추론 속도와 전력 효율성을 대폭 개선할 수 있습니다.

3) 소프트웨어 지원 및 통합 서비스

• TensorFlow와 같은 AI 프레임워크와의 호환성을 고려한 NPU 소프트웨어 지원을 통해 하드웨어와 소프트웨어를 통합적으로 제공.
• API 및 개발자 도구를 통해 고객이 NPU 기반 하드웨어에서 쉽게 AI 모델을 실행할 수 있도록 지원.

4) 투자 유치 전략

• 초기 투자는 NPU 설계 및 프로토타입 제작에 집중할 계획이며, 이를 통해 성능 검증 및 시장 타당성을 확보할 예정.
• 투자자들에게는 NPU 설계의 차별성과 성능 개선 효과를 강조하며, 딥러닝 추론 시장에서의 성장 가능성을 제시할 것입니다.
• 기술적 차별화 포인트: NVIDIA GPU 아키텍처에서 검증된 기술들을 NPU에 적용한 독창적 설계 구조를 강조하여, 추론 성능 2배 향상과 전력 효율성 극대화를 투자자에게 효과적으로 설명.

5) 상용화 단계 및 향후 계획

• 2025년까지 NPU 설계를 위한 분석을 완료하고, 추후 프로토타입을 제작하여 주요 고객과 파일럿 테스트를 진행할 계획.
• 향후 5년간 AI 가속기 시장에서의 점유율을 늘려가며, 맞춤형 AI 추론 가속 솔루션을 제공하는 선도 기업으로 성장할 것입니다.

5. 결론

딥네트워크는 AI 추론 가속화를 목표로 NPU 설계 및 상용화를 추진하고 있으며, 고성능 AI 하드웨어 설계, Tensor Cores 및 스파스 행렬 처리 최적화 기술을 바탕으로 고객의 AI 성능 요구를 충족시키고자 합니다. 투자 유치를 통해 NPU 설계를 성공적으로 상용화하고, 딥러닝 모델 추론 시장에서 중요한 역할을 할 계획입니다.

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :  010-3350 6509

이메일 :  sayhi7@daum.net

투자유치 제안서: 딥네트워크 - 전기차 구현 및 모터 제어 기술 전문 스타트업

1. 회사 개요

딥네트워크는 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 우위를 제공할 수 있으며, 사업화 가능성을 극대화하기 위한 추가적인 준비를 통해 전기차 시장에서 강력한 경쟁력을 확보할 것입니다.

2. 전기차 핵심 기술력 소개

1. PMSM 모터 제어 기술:
   • 딥네트워크는 고성능 영구자석 동기 모터(PMSM)의 회전 자계와 자속 간의 상호 작용을 최적화하는 고급 제어 알고리즘을 개발 가능하도록 세부분석이 되있습니다. 이 기술은 벡터 제어(FOC, Field-Oriented Control)를 기반으로 하여, 정밀한 속도 및 위치 제어를 가능하게 합니다.
   • 핵심 알고리즘은 전류의 d-q 좌표계 변환을 통한 모터의 자속 및 토크 제어에 최적화되어 있습니다. 이로 인해 모터의 효율성이 높아지고, 고속에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.
   • 모터 제어에서 가장 중요한 파라미터 튜닝 알고리즘도 개발되어 있습니다. 이를 통해 PID(비례, 적분, 미분) 제어기를 정확히 조정하여, 모터의 가속과 감속 시 발생할 수 있는 과도 현상을 최소화합니다.
2. 배터리 관리 시스템(BMS) 기술:
   • 딥네트워크의 BMS 기술은 배터리 셀 간의 균형을 유지하고, 충방전 과정을 효율적으로 관리하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 셀 밸런싱 알고리즘은 전압 차이를 실시간으로 모니터링하고, 최적의 충전 상태(SOC, State of Charge)를 유지합니다.
   • 배터리의 상태를 실시간으로 모니터링하기 위해 고급 필터링 기법(Kalman Filter 기반)을 사용하여, 배터리의 수명과 안전성을 극대화하는 기술을 가능하도록 세부분석이 되있습니다. 
   • 열 관리 알고리즘은 배터리 내부의 온도를 효과적으로 제어하여 과열을 방지하고, 최적의 온도 범위 내에서 충전 및 방전을 수행합니다. 이러한 기술은 전기차의 안전성을 높이고, 배터리의 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 합니다.
3. 전기차 구현의 시스템 통합:
   • 딥네트워크는 모터 제어 시스템과 BMS 간의 통신 프로토콜을 최적화하여, 전체 시스템의 성능을 극대화하는 기술을 보유하고 있습니다. CAN 통신을 기반으로 한 시스템 통합 기술을 통해 각 구성 요소 간의 데이터를 빠르고 정확하게 주고받을 수 있으며, 이를 바탕으로 전기차의 구동 효율성을 높일 수 있습니다.

3. 핵심 기술 알고리즘 설계 분석

1. Field-Oriented Control(FOC) 알고리즘:
   • FOC는 PMSM 제어에서 자주 사용되는 기술로, 딥네트워크는 d-q 좌표계에서 자속과 토크를 독립적으로 제어할 수 있는 고급 알고리즘을 구현했습니다. 이를 통해 모터의 효율을 극대화할 수 있으며, 특히 고속 주행 시 자속 약화 제어 기술이 도입되어 고성능을 유지할 수 있습니다.
   • 플럭스 약화 제어(Flux Weakening Control)는 고속에서의 자속 제어를 최적화하여, 모터가 고속 영역에서도 효율적인 토크를 발휘할 수 있게 합니다.
2. 현재 세부 구현 준비중인 Kalman Filter 기반 BMS 알고리즘:
   • 딥네트워크의 BMS 알고리즘은 배터리의 충전 상태를 추정하는 데 Kalman 필터를 사용합니다. 이 알고리즘은 실시간으로 배터리 상태를 분석하고 예측하여, 충방전 시 발생할 수 있는 문제를 미연에 방지합니다. 또한, SOC(State of Charge) 예측 모델을 통해 배터리 잔량을 정확히 파악할 수 있습니다.
3. 최적 제어 알고리즘:
   • 모터 제어에 있어서 PID 제어기의 자동 튜닝 기술을 개발하였습니다. 이 기술은 각 전기차의 하드웨어 특성에 맞게 제어 파라미터를 최적화하여, 초기 구동 시 설정 오류를 최소화합니다.
   • 또한, 딥네트워크는 전기차 주행 환경에 맞춰 실시간으로 제어 파라미터를 조정하는 적응형 제어 알고리즘도 연구 중입니다.

4. 투자 유치 및 사업화 계획

1. 사업화 준비:
   • 딥네트워크는 현재 모터 제어 및 배터리 관리 시스템 기술에 대한 핵심 알고리즘을 개발 완료한 상태입니다. 하지만 상용화된 제품 개발은 아직 이루어지지 않았으며, 이를 위해 투자 유치가 필요합니다.
   • 전기차 시장의 빠른 성장에 발맞춰, 딥네트워크는 고성능 모터 제어 솔루션과 BMS 기술을 통합한 전기차 구동 시스템을 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 투자 자금을 통해 하드웨어 프로토타입 개발 및 검증, 실차 테스트 등을 진행할 계획입니다.
2. 기술 고도화 및 확장 계획:
   • 향후 투자 유치를 통해 딥네트워크는 FOC, BMS 기술을 더욱 고도화하여 다양한 전기차 모델에 적용 가능한 모듈형 솔루션을 개발할 것입니다.
   • 또한, 자율주행 차량의 모터 제어 및 배터리 관리 시스템에도 적용할 수 있는 확장형 알고리즘을 개발할 계획입니다. 이를 통해 딥네트워크는 전기차뿐만 아니라, 자율주행차 및 미래 모빌리티 시장에서 경쟁력을 강화할 것입니다.

5. 결론

딥네트워크는 전기차 모터 제어 및 배터리 관리 시스템 분야에서 독자적인 알고리즘 설계와 개발 경험을 보유하고 있는 전문 스타트업입니다. 고도화된 기술력을 바탕으로, 투자 유치를 통해 전기차 시장에서 혁신적인 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다.

딥네트워크  CEO / 장석원

HP :  010-3350 6509

이메일 :  sayhi7@daum.net

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 기법이 사용됩니다. 이 과정에서 여러 번의 노광을 통해 매우 복잡한 패턴을 형성하여 미세한 회로를 만들어 냅니다.
• EUV 노광의 도전 과제: EUV의 장비 비용이 높고, EUV 광원에서 나오는 빛을 균일하게 제어하는 것이 매우 어렵습니다. 이를 극복하기 위해 EUV 광원의 강도를 높이고, 포토마스크(마스크 블랭크)를 더 정밀하게 제작하는 기술이 필요합니다.

2. 포토마스킹 (Photomasking)

포토마스킹은 특정한 패턴을 마스크에 새긴 후, 이를 노광 공정에 사용하여 웨이퍼에 패턴을 전사하는 과정입니다. 3 나노 공정에서는 포토마스크의 정밀도가 더욱 중요해지며, 광학 근접 보정(Optical Proximity Correction, OPC) 같은 기술이 활용됩니다.

• OPC는 마스크 패턴이 실제로 회로 패턴에 전사될 때 발생하는 왜곡을 보정하여, 보다 정확한 회로 선폭을 만들 수 있게 도와줍니다. 이는 광학 현상에 의한 패턴 왜곡을 미리 계산하고, 이를 마스크 디자인에 반영하는 방식으로 구현됩니다.
• 펠리클(pellicle): 마스크 위에 펠리클이라는 얇은 막을 씌워 마스크가 오염되지 않도록 보호하며, 미세한 회로를 유지하는 데 필수적입니다.

3. 식각 (Etching)

식각 공정은 웨이퍼 표면에 형성된 패턴에 따라 필요하지 않은 부분을 제거하는 단계입니다. 3 나노 공정에서는 원자층 식각(ALD, Atomic Layer Deposition) 및 원자층 증착(ALE, Atomic Layer Etching) 기술이 사용됩니다.

• ALD 및 ALE: 원자층 단위로 물질을 증착하거나 식각하는 기술입니다. 기존의 식각 방식보다 훨씬 더 정밀하게 특정한 층을 원자 단위로 제거하거나 추가할 수 있습니다. 이를 통해 회로의 균일성과 정밀도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 플라즈마 식각: 식각 과정에서 플라즈마를 사용하여 정확한 제어가 가능해지며, 3 나노급 회로 선폭의 정밀한 패턴을 구현할 수 있습니다. 특히, 하이애니소트로픽(highly anisotropic) 식각이 필요합니다. 이는 수직 방향으로만 식각이 이루어져, 패턴의 측면 침식이 최소화되도록 합니다.

4. 공정 설계 및 수율 확보

3 나노 공정에서는 수율이 크게 중요한데, 이를 위해 다음과 같은 설계 원리가 적용됩니다.

• 공정 제어(PCM, Process Control Monitoring): 각 단계에서 공정을 정밀하게 모니터링하고 피드백을 통해 실시간으로 공정 조건을 조정합니다. 이를 통해 불량률을 최소화하고 높은 수율을 유지할 수 있습니다.
• 멀티 패터닝 최적화: 3 나노 공정에서 멀티 패터닝은 필수적이지만, 추가 공정으로 인해 수율이 떨어질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 패턴 정렬 및 레지스트 두께 등을 최적화하여 멀티 패터닝을 안정적으로 구현합니다.
• 결함 검사(Defect Inspection): EUV 및 식각 공정에서 발생할 수 있는 미세 결함을 초고해상도 검사 장비를 통해 확인하고, 이를 신속하게 수정하는 방법이 수율 확보에 필수적입니다.

결론

3 나노 공정에서 원자층 증착 장비와 관련된 공정은 EUV 노광, 멀티 패터닝, 원자층 식각 등의 고도화된 기술이 결합되어 작동합니다. 이를 통해 고정밀 회로를 구현하고, 공정 안정성과 수율을 높이기 위해 다양한 공정 제어 및 결함 검사 기술이 활용됩니다. 각 기술은 상호 보완적으로 작동하여, 미세 회로의 패턴 정확도를 높이고 양산 가능성을 극대화합니다.

딥네트워크의 AI 칩셋중 NPU 칩셋 상용화 투자유치를 위한 사업화 준비 계획

1. 개요

딥네트워크는 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 요약

2.1. 행렬 곱셈의 병렬 처리

AI 모델에서의 행렬 곱셈은 Self-Attention Mechanism과 같은 핵심 연산에 주로 사용되며, 많은 계산 리소스를 요구한다. 특히 Transformer 모델에서는 여러 층에서 반복적으로 발생하는 행렬 곱셈을 어떻게 병렬로 효율적으로 처리할 것인지가 성능을 결정한다.

행렬 곱셈 병렬 처리를 위해 사용되는 대표적인 알고리즘은 GEMM(General Matrix Multiplication) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 대규모 행렬 곱셈을 효율적으로 처리하기 위해 각 행렬을 작은 블록으로 분할하여 병렬 연산을 수행한다.

2.2. 병렬 처리 설계 구조

NPU에서 행렬 곱셈의 병렬 처리를 위해 다음과 같은 설계 구조를 구현한다:

• PE(Processing Element) 구조: NPU의 핵심은 PE(Processing Element)이다. 각 PE는 부분적으로 분할된 행렬 블록을 병렬로 처리하는 유닛이다. 다수의 PE가 동시에 행렬 곱셈을 수행하며, 이를 통해 병렬성을 극대화한다.
• 데이터 재사용 및 캐싱: 연산에 사용되는 데이터는 메모리에서 매번 읽어오는 대신 캐시 구조를 통해 재사용한다. 특히 행렬 곱셈의 경우 동일한 데이터가 여러 번 사용되므로, 데이터 전송 병목을 줄이기 위한 온칩 캐시 설계를 통해 성능을 최적화한다.
• 파이프라인(Pipelining): 각 연산을 연속적으로 수행할 수 있도록 파이프라인 구조로 설계하여 처리 시간을 줄인다. 파이프라이닝은 연산과 데이터 전송을 중첩시켜, 연산이 완료되기 전에 데이터를 미리 준비할 수 있게 한다.
• SIMD 구조: PE 내에서는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 방식으로 다수의 데이터에 대해 동시에 동일한 연산을 수행하여 병렬성을 극대화한다. 이를 통해 행렬 곱셈뿐만 아니라 다양한 AI 연산에서 성능을 향상시킬 수 있다.

2.3. Self-Attention Mechanism 최적화

Transformer 모델의 Self-Attention Mechanism은 특히 많은 연산이 필요한 부분이다. 이를 최적화하기 위해서는 다음과 같은 방법이 적용된다:

• Query, Key, Value 병렬화: Self-Attention 연산은 Query, Key, Value 행렬에 대한 병렬 처리가 핵심이다. 각 Query는 독립적으로 Key와 Value와의 연산을 수행할 수 있으므로, 이를 병렬로 처리할 수 있는 구조로 설계한다.
• Multi-Head Attention 병렬화: Multi-Head Attention에서는 각 헤드가 독립적인 연산을 수행하므로, 각 헤드를 병렬로 처리할 수 있도록 한다. 이를 통해 Attention 연산의 병목을 줄이고, 연산 성능을 크게 향상시킨다.

2.4. 연산 스케줄링 최적화

연산 스케줄링은 NPU에서 연산 유닛의 유휴 시간을 최소화하는 것이 목표이다. 이를 위해 비동기 처리와 파이프라인 설계를 통해 연산과 데이터 전송을 동시에 진행한다.

또한, 연산과 데이터 전송의 중첩을 통해 각 레이어의 연산이 완료되기 전에 다음 연산에 필요한 데이터를 미리 전송하여 병목을 줄인다.

2.5. 메모리 사용 최적화

메모리 사용량을 줄이기 위해 Mixed Precision 연산을 적용한다. FP16 또는 BF16과 같은 정밀도를 낮춘 연산을 통해 메모리 사용량을 줄이면서도 높은 성능을 유지한다. 특히, LLM 모델의 대규모 추론에서 메모리 사용 최적화는 매우 중요한 역할을 한다.

3. 상용화 전략

딥네트워크의 NPU 상용화를 위한 전략은 다음과 같다:

• 칩셋 설계 최적화: Verilog Tool을 사용하여 병렬 행렬 곱셈을 효과적으로 처리할 수 있는 NPU 설계를 완료하고, AI 알고리즘의 요구사항에 맞게 하드웨어 최적화를 지속한다.
• 칩셋 검증 및 테스트: 설계한 NPU 칩셋의 성능을 검증하기 위해 다양한 AI 모델을 사용한 테스트를 진행하고, 특히 Transformer 기반의 LLM 모델에서 성능을 평가한다.
• 파트너십 구축: 칩셋 상용화를 위해 대형 반도체 제조업체와의 협력을 통해 제조 공정 및 양산 계획을 수립하고, AI 솔루션 제공 업체와 협력하여 NPU 칩셋의 실제 적용 가능성을 검증한다.
• 시장 진출 계획: NPU 칩셋이 AI 추론 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해 주요 클라우드 업체나 AI 플랫폼에서의 도입을 목표로 한다. 특히, LLM 모델을 지원하는 클라우드 AI 인프라와의 협력을 통해 상용화를 추진한다.

4. 결론

딥네트워크는 AI 알고리즘의 고성능 추론을 지원하는 NPU 칩셋을 Verilog Tool을 통해 설계하고, 병렬 행렬 곱셈과 Self-Attention Mechanism을 최적화하는 구조를 통해 성능을 극대화하고 있다. 이러한 설계는 상용화 단계를 거쳐 AI 칩셋 시장에서 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

딥네트워크 CEO / 장석원

HP :  010-3350 6509

이메일 :   sayhi7@daum.net

일인 기술 스타트업 딥네트워크 소개 :  AI 모델 최적화 및 최첨단 기술로 혁신을 선도하는 스타트업

소개: 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:

1. LLM 모델 최적화 및 분산 학습:
   • 딥네트워크는 GPT, LLaMA, Google Gemma와 같은 트랜스포머 기반의 LLM 분석 및 구현에 강점을 가지고 있습니다. 이들 모델은 다양한 작업 간 학습을 통해 성능을 향상시키며, 요약 및 질의응답과 같은 여러 작업에서 뛰어난 결과를 보여줍니다.
   • 분산 학습 기술을 통해 이 모델들을 최적화합니다. TensorFlow와 Horovod를 사용하여 NVIDIA GPU를 기반으로 대규모 학습 시스템을 구축하고 효율적으로 실행합니다. 특히 A100 시리즈 GPU를 활용한 쿠버네티스 클러스터의 리소스 할당과 스케일링, 오류 복구를 위한 기술력을 보유하고 있습니다.
   • 쿠버네티스의 nvidia/k8s-device-plugin을 이용한 GPU 워크로드 관리 및 YAML 스크립트를 사용해 Pod 리소스 할당과 분산 모델 학습을 최적화하는 경험을 가지고 있습니다.
2. AI 추론을 위한 샘플링 기법:
   • 딥네트워크는 Top-k 및 Top-p(Nucleus Sampling)과 같은 고급 샘플링 기법을 통해 추론 정확도와 다양한 출력을 향상시키는 데 주력합니다.
   • Top-k 샘플링은 예측 결과 중 상위 k개의 토큰을 선택하고, Top-p 샘플링은 누적 확률이 p 이상이 되는 토큰을 선택하여 동적으로 샘플링 범위를 조정합니다. 이를 통해 모델은 반복적인 응답을 방지하고 다양한 토큰 후보를 탐색하여 정확성과 창의성을 동시에 향상시킵니다.
3. 트랜스포머 모델 경량화:
   • LoRA(저랭크 적응 기법)와 같은 경량화 기술을 활용하여, 컴퓨팅 복잡도를 줄이면서도 성능을 유지하는 트랜스포머 모델을 최적화합니다. 이를 통해 리소스가 제한된 환경에서도 효율적인 추론이 가능해집니다.
4. Horovod와 Kubernetes를 통한 분산 학습:
   • 딥네트워크는 Horovod와 TensorFlow를 활용하여 NVIDIA GPU 클러스터 전반에 걸쳐 데이터 병렬화를 수행하는 분산 모델 학습에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 특히, Horovod의 집합 통신 전략을 통해 트랜스포머 모델을 확장 가능하게 만들고, 수조 개의 토큰을 처리하는 대규모 학습을 효율적으로 수행합니다.
   • LLaMA와 같은 모델의 토크나이저, 어텐션 메커니즘, 피드포워드 네트워크를 최적화하여 병렬 학습의 효율성을 극대화합니다.
5. 양자 컴퓨팅 연구:
   • 딥네트워크는 양자 컴퓨팅을 차세대 연구 주제로 삼고 있습니다. 양자 게이트 및 그로버 알고리즘을 연구하여, AI 모델에서 탐색 및 최적화 작업을 향상시키기 위한 양자 원리를 통합하는 것을 목표로 합니다.
   • 또한, 딥네트워크는 양자 얽힘과 초위상성을 활용한 양자 텔레포테이션 연구를 진행 중이며, 이러한 개념을 AI 계산 및 암호화에 적용하는 가능성을 탐구하고 있습니다.

통신 시스템 전문성:

1. 위상 배열 안테나 설계 및 신호 변조:
   • 딥네트워크는 위상 배열 안테나 시스템, 빔포밍 제어, 16QAM 변조/복조 기술에 대한 깊이 있는 연구와 개발을 진행하고 있습니다. 이러한 시스템은 신호 무결성, 효율성 및 확장성을 향상시켜 5G 및 위성 네트워크와 같은 통신 시스템에 적합하게 설계되었습니다.
   • 윌킨슨 파워 디바이더와 FEC 오류 수정 알고리즘을 사용하여 안테나 배열을 최적화함으로써, 복잡한 환경에서도 데이터 전송의 안정성을 확보할 수 있습니다.
2. Bluetooth 및 Zigbee 통신 프로토콜:
   • 딥네트워크는 Bluetooth 5.1 및 Zigbee와 같은 다중 장치 통신 프로토콜 구현에 대한 실무 경험을 보유하고 있습니다. Nordic API와 nRF5 SDK를 사용하여 1:20 멀티 페어링 및 전력 관리를 효율적으로 처리하는 시스템을 개발했습니다.
   • Zigbee 1:20 통신 시스템은 저전력, 장거리 전송을 최적화하여 IoT 애플리케이션에 이상적입니다. 슬립, 대기, 깊은 슬립과 같은 전력 모드를 관리하여 배터리 수명과 통신 신뢰성을 극대화합니다.
3. 안전한 통신과 TLS 1.2 보안:
   • 딥네트워크는 TLS 1.2 보안에서 발생하는 암호화 키의 안전한 저장 문제를 해결하기 위해 통신 시스템에서의 보안 문제도 다루고 있습니다. 이 솔루션은 특히 금융 및 의료와 같은 보안이 중요한 산업에 필수적입니다.

AI 및 통신 기술 혁신:

1. 특수 애플리케이션을 위한 맞춤형 솔루션:
   • 딥네트워크는 STM32H743에서 WiFi 모듈을 사용하는 소켓 통신 등과 같은 영역에서 맞춤형 IT 솔루션을 제공합니다. 이러한 시스템은 산업용 IoT 및 임베디드 시스템에 적합하게 설계되었습니다.
2. AI와 통신 시스템의 통합:
   • 딥네트워크의 핵심 혁신 중 하나는 AI 모델을 사용하여 위상 배열 안테나에서 빔포밍을 최적화하는 통신 기술과 AI의 통합입니다. 이를 통해 AI와 통신 기술의 융합 가능성을 넓히고 있습니다.
3. 양자 컴퓨팅과 AI의 융합:
   • 양자 컴퓨팅 연구를 통해 딥네트워크는 고전적 AI 모델과 양자 컴퓨팅의 융합을 시도하며, 최적화 알고리즘, 암호화, 통신 시스템에서 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

과제와 비전:

1. 현재 과제:
   • 딥네트워크는 상업화에 필요한 자금이 부족하다는 과제를 안고 있지만, 핵심 기술과 알고리즘을 성공적으로 확보하여 향후 성장의 기반을 마련하고 있습니다.
   • 대량 생산 경험은 부족하지만, AI와 통신 시스템에서의 프로토타입 개발을 통해 상당한 잠재력을 입증하고 있습니다.
2. 미래 비전:
   • 딥네트워크는 LLM 모델 최적화 및 통신 시스템에서 리더로 자리매김하여, 분산 학습, 빔포밍 기술, 양자 컴퓨팅을 활용한 상업적 제품을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
   • 투자 기회를 모색하여, 현재의 프로토타입을 확장 가능한 제품 및 서비스로 발전시키고 AI 기반 자동화, 양자 보안 시스템과 같은 분야에서 변화를 주도할 계획입니다.

결론: 딥네트워크는 혁신적인 연구와 최첨단 기술 솔루션을 통해 AI 및 통신 시스템의 경계를 넓히는 선도적인 스타트업입니다. LLM 분산 학습, 트랜스포머 모델 최적화, 고급 통신 프로토콜에 대한 전문성을 바탕으로, 딥네트워크는 AI 및 통신 기술의 미래를 이끌어갈 준비가 되어 있습니다.

딥네트워크  CEO  장석원

HP  :  010-3350 6509

이메일  :   sayhi7@daum.net

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 퀄리티는 꽤 되는데 제품으로써의 가치평가 기준이 되는 크리티컬한 세부분야의 개발을 하려면 칩셋사에 MOQ 구매오더가 없이는 퀄리티 있는 정보제공을 안해 주니 역시 이것도 자금 여력 문제가 가장 중요해 보인다 ...    자본주의는 자본 여력이 안되면 뭐 하나 되는게 없는것 같다 ...    반도체 칩셋사도 이것 개발하는라고 개발비가 엄청 많이 들었을텐데 고객들이 칩셋은 소량으로 몇개 구매하면서 거액들여 개발해 논 고급정보를 달라고 하면 아무리 바보라도 고급정보는 절대 제공치 않을것 같읍니다 ...      그리고 또 절감하는것은 내가 몇가지 분야라도 일등 기술력이 없으면  요즘 같이 AI 기술 발전으로 인해 세상이 뒤집어졌는데 나의 히든 카드가 준비가 안되있으면 요즘같이 대기업이든 중소기업이든 나가는 돈 줄일라고 한국 이건 미국이건 사활을 거는 세상인데  내가 히든카드가 없으면 이런 세상에서 돈 버는것은 매우 어려운 세상 입니다 ...   이건 한국의 중소기업 이건 대기업이건 모두 해당된다 ...    한국의 대기업도 히든카드 준비가 부족하면 강대국한데 갑질 당하는게 다반사 인것 같읍니다 ...     내가 요즘 또 느끼는게  한국의 중소기업이 대기업에 대응하기 위해 히든카드가 필요한것 처럼  한국의 대기업도 강대국에 대응하기 위해 히든카드 준비를 해야 하는데  이 히든 카드라는게 한국의 대기업이 준비하는 히든카드를 강대국은 이미 앞선 기술을 이미 갖고 있는 경우가 많다 ...   나의 블로그를 자세히 살펴 보시면 제가 왜 이런 내용을 언급하는지 이해 하실수 있을것 같읍니다 ...   저도 소기업 이지만 한국 대기업이 가진 히든 카드를 확보하려고 노력중이구요 ...    요즘은 정보 공유가 워낙 활발해서 돈이 되는 히든카드 확보는 한국 이건 미국인건 어디서나 똑 같다는거구요 ...   이렇게 정보 공유가 활발한 세상에서 맥 놓고 앉아 있으면 곧 바로 도퇴되는 세상이니 사람들이 탐내는 히든카드 확보 노력을 하는 제가 그렇게 쓰잘데기없는 것만은 아닌것 같읍니다 .. 

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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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.

LLM 구현 분석 전문 일인  AI 스타트업 Deep Network: 사업화 준비 및 투자유치 계획

1. 회사 소개
   • Deep 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.
2. 핵심 역량
   • LLM 분산 학습: TensorFlow 및 Horovod API를 활용한 분산 학습 구현에 대한 전문성(나름의 세부 노하우)을 보유하고 있습니다. Horovod API를 사용하여 데이터 분산 처리 및 그라디언트 동기화 설정을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 학습하는것의 기술개발에 필요한 노하우를 확보 하였습니다.
   • Transformer 모델 경량화: Transformer 모델(예: LLaMA)의 Self-Attention, Feed-Forward 네트워크 및 Layer Normalization 모듈에 대해 경량화 알고리즘을 설계하여 연산량을 최소화하고, 모델의 성능을 유지하면서도 적은 자원을 요구하는 최적화된 구조를 확보하였습니다.
   • 대규모 분산 학습 처리: Kubernetes 환경에서 Nvidia A100 GPU를 활용하여 대규모 학습 클러스터를 관리하고, Horovod 기반 분산 처리를 통해 수천 대의 GPU를 동기화하여 처리하는 인프라 설계에 필요한 나름의 일부 구현 관련 노하우를 가지고 있습니다.
3. 제품 및 서비스
   • 경량화된 LLM 모델 제공: 기업용 솔루션으로 경량화된 대형 언어 모델을 제공하여 AI 활용의 비용 절감 및 성능 향상을 지원합니다.
   • AI 인프라 최적화 컨설팅: 대규모 AI 모델 학습을 위한 분산 처리 및 클러스터 관리에 대한 컨설팅 서비스를 제공하여, 기업들이 효율적인 AI 모델을 운영할 수 있도록 지원합니다.
   • 맞춤형 솔루션 개발: 고객의 요구에 맞는 커스텀 AI 솔루션을 설계하고, 이를 최적화하여 제공하는 서비스를 제공합니다.
4. 기술 개요
   • LLaMA 및 유사한 Transformer 모델의 분산 학습 시 Horovod API를 사용하여 Self-Attention 및 Feed-Forward 레이어의 그라디언트 동기화를 구현하였습니다. MPI(메시지 전달 인터페이스) 기반의 Horovod는 GPU 간의 통신을 효율적으로 처리하여, 데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리 모두에서 성능을 최적화합니다.
   • TensorFlow에서 Horovod로 분산 학습을 설정할 때, 각 노드에서 동일한 데이터셋을 사용하지 않도록 데이터 샤딩을 적용하고, 모든 GPU에서 동일한 모델 파라미터를 동기화하는 방식으로 학습의 일관성을 유지합니다. 이를 통해 대규모 데이터를 처리하면서도 빠른 속도로 학습을 완료할 수 있는 구조를 마련했습니다.
   • Kubernetes 환경에서 분산 학습을 실행할 때는, Nvidia A100 GPU의 활용을 극대화하기 위해 Pod 간 GPU 자원 할당 및 최적화된 네트워크 설정을 통해 학습 중단을 최소화하고 GPU 사용률을 최대화합니다.
5. 시장 기회 및 경쟁력
   • AI 기술의 발전과 더불어, 많은 기업들이 대형 언어 모델을 활용한 솔루션을 도입하고자 하지만, 막대한 연산 자원과 시간 소모가 커 상용화에 어려움을 겪고 있습니다. Deep Network는 최적화된 경량화 LLM 모델을 제공함으로써, 기업들이 더 적은 자원으로 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다.
   • 특히 클라우드 기반 AI 학습 인프라를 사용하여, 고객들이 복잡한 AI 모델 학습을 더 쉽게 수행할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 제공하는 경쟁력을 가지고 있습니다.
6. 사업화 전략
   • 경량화된 AI 모델 상용화: 기업들에게 경량화된 LLM 모델을 제공하여 비용 절감 및 성능 향상을 유도합니다.
   • 클라우드 기반 AI 인프라 서비스: 기업들이 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 클라우드 인프라 및 학습 환경을 구축하고, 이에 대한 컨설팅 및 기술 지원 서비스를 제공합니다.
   • 맞춤형 AI 솔루션 개발: 고객의 니즈에 맞는 커스텀 AI 모델 및 솔루션을 개발하여 다양한 산업 분야에 적용할 수 있도록 상용화 계획을 수립합니다.
7. 투자 유치 계획
   • 초기 투자 유치 목표: 경량화된 LLM 모델을 상용화하기 위한 초기 자금으로 약 5억 원을 목표로 설정하고, 이 자금을 활용하여 인프라 확장, 개발 인력 채용, 마케팅 및 고객 확장을 위한 활동에 집중할 계획입니다.
   • 확장 가능성: Deep Network의 기술은 다양한 산업에 적용 가능하며, 특히 의료, 금융, 제조업 등 대규모 데이터를 처리하고 최적화된 AI 모델이 필요한 분야에서 높은 수요가 예상됩니다.
   • 파트너십: 주요 클라우드 서비스 제공업체 및 AI 솔루션 기업과의 협력 관계를 통해 기술을 확장하고, 공동 프로젝트를 통해 시장을 넓혀갈 계획입니다.
8. 미래 비전
   • Deep Network는 경량화된 AI 모델 및 솔루션을 바탕으로 AI 기술 상용화를 선도하는 기업으로 자리 잡고자 합니다. 더 나아가 고성능 AI 솔루션의 대중화를 통해 AI 기술을 필요로 하는 모든 산업군에 혁신을 제공하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 기술 기업으로 성장하는 것이 목표입니다.

딥네트워크 / 장석원

이메일 :  sayhi7@daum.net

핸폰 :   010-3350 6509

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 비전

Deep 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 역량

• STM32 및 ESP32 통신 연동: STM32H743 마이크로컨트롤러와 ESP32 WiFi 모듈을 SPI 또는 UART 통신 방식으로 연동하여, LWIP 스택을 활용한 네트워크 소켓 통신을 성공적으로 구현할 수 있습니다.
• LWIP 스택 커스터마이징: LWIP의 low_level_output() 및 low_level_input() 함수를 직접 수정하여 WiFi 모듈과의 데이터 송수신을 적절히 처리하는 커스터마이징 능력을 보유하고 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 고객 맞춤형 네트워크 솔루션을 설계할 수 있습니다.
• ESP32 모듈의 통신 방식 분석: ESP32의 AT 명령어 및 SPI/UART 통신 프로토콜을 기반으로 하는 네트워크 송수신 과정을 상세히 분석하고, 필요한 경우 소프트웨어 최적화를 진행하여 성능 향상을 도모합니다.
• 프로토타입 개발 경험: 우리는 여러 차례 프로토타입을 성공적으로 개발한 경험이 있으며, 이를 통해 고객이 요구하는 다양한 네트워크 솔루션을 빠르게 제공할 수 있습니다.

3. 세부 기술력: STM32H743과 ESP32 연동을 통한 LWIP 스택 커스터마이징

1) low_level_output() 함수: 데이터 송신 처리

low_level_output() 함수는 LWIP 스택에서 네트워크 데이터가 발생할 때 이를 ESP32 모듈로 송신하는 중요한 역할을 합니다. 우리는 이 함수를 수정하여 ESP32의 SPI 또는 UART 통신 프로토콜을 통해 데이터를 적절히 전송할 수 있도록 커스터마이징한 경험이 있습니다.

• 송신 방식: SPI 또는 UART를 통해 데이터 패킷을 ESP32에 전달하며, AT 명령어를 사용할 경우 명령어 구문을 적절히 생성하여 TCP 또는 UDP 데이터 전송이 가능하도록 설계하였습니다.

2) low_level_input() 함수: 데이터 수신 처리

low_level_input() 함수는 ESP32 모듈에서 수신한 네트워크 데이터를 LWIP 스택으로 전달하는 역할을 합니다. 이 함수 역시 SPI/UART를 통해 ESP32에서 수신한 데이터를 pbuf 구조체로 변환하여 LWIP에 전달하는 커스터마이징 작업을 수행하였습니다.

• 수신 방식: SPI나 UART 인터페이스로 데이터를 수신하고, +IPD 응답을 파싱하여 실질적인 데이터를 추출한 후, 이를 네트워크 스택에 적절히 전달하는 알고리즘을 구현했습니다.

4. ESP32 및 STM32 기반 네트워크 솔루션의 강점

• ESP32 모듈의 비용 효율성: 중국산 ESP32 WiFi 모듈은 저렴한 가격 대비 우수한 성능을 제공하며, 이를 STM32와 연동하여 고객의 비용을 절감하면서도 안정적인 네트워크 솔루션을 구현할 수 있습니다.
• 소형 임베디드 시스템에 적합: ESP32 모듈과 STM32H743 마이크로컨트롤러의 결합은 전력 소모가 적고, 컴팩트한 설계로 IoT 디바이스와 같은 소형 임베디드 시스템에 적합합니다.
• LWIP 기반 네트워크 스택의 유연성: LWIP는 경량 네트워크 스택으로, 자원이 제한된 임베디드 시스템에서 효율적으로 동작하며, 소켓 통신 및 HTTP 서버와 같은 다양한 네트워크 기능을 제공할 수 있습니다.

5. 현재의 한계와 해결 방안

• 양산 경험 부족: 현재까지는 대량 생산 경험이 없지만, 프로토타입을 성공적으로 개발한 경험을 바탕으로 향후 양산 대응이 가능합니다. 우리는 빠르게 양산을 준비하기 위한 기술적 로드맵을 가지고 있습니다.
• 상용화 실적 미비: 아직 상용화된 프로젝트는 없지만, 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 기술적 역량을 보유하고 있습니다. 투자 유치를 통해 실질적인 프로젝트를 상용화할 계획입니다.

6. 차별화된 경쟁력

Deep Network는 소규모 스타트업이지만, 특정 기술 분야에서 깊이 있는 분석 능력을 보유하고 있으며, 고객 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 신속하게 제공할 수 있는 기민한 조직 구조를 가지고 있습니다.

• 고유 기술력: 우리는 ESP32와 STM32 연동을 통해 복잡한 네트워크 통신 문제를 해결하고, LWIP 스택을 최적화하는 커스터마이징 기술을 보유하고 있습니다.
• 비용 효율성: 대기업 대비 저렴한 비용으로 고성능 임베디드 네트워크 솔루션을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객의 비용 절감을 실현합니다.
• 빠른 대응 및 유연성: 고객의 요구사항 변화에 신속히 대응할 수 있으며, 문제 해결에 있어 높은 유연성을 보유하고 있습니다.

7. 시장 가능성

IoT 산업은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 네트워크 연결성을 가진 소형 디바이스에 대한 수요가 급증하고 있습니다. Deep Network는 이러한 수요를 충족시키기 위해 ESP32와 STM32 기반의 맞춤형 네트워크 솔루션을 제공할 수 있는 강점을 가지고 있습니다.

• IoT 디바이스: 스마트 홈, 헬스케어, 산업용 IoT 시스템 등 다양한 분야에서 네트워크 연결성을 가진 디바이스의 수요가 급증하고 있습니다.
• 저전력 네트워크 솔루션: 에너지 절약이 중요한 산업에서는 ESP32와 같은 저전력 WiFi 모듈을 활용한 네트워크 솔루션이 더욱 중요해지고 있으며, 우리는 이러한 솔루션을 제공할 수 있는 준비가 되어 있습니다.

8. 향후 계획

• 프로토타입 개선 및 PoC 구현: 투자 유치를 통해 기존 프로토타입을 개선하고, Proof of Concept(PoC)를 완성하여 기술력을 증명할 계획입니다.
• 양산 준비: 성공적인 PoC 이후, 양산을 위한 기술적 준비와 고객 수요에 맞춘 대량 생산 대응을 목표로 하고 있습니다.
• 기술 개발 및 상용화: ESP32와 STM32 기반 네트워크 솔루션을 상용화하여 다양한 고객에게 맞춤형 네트워크 서비스를 제공할 계획입니다.

9. 기술 포트폴리오

• LWIP 스택 커스터마이징: low_level_output() 및 low_level_input() 함수를 포함한 LWIP 스택을 ESP32와 STM32 간의 통신 환경에 맞게 최적화하는 커스터마이징 작업을 수행한 경험이 있습니다.
• ESP32와 STM32 연동: SPI, UART 인터페이스를 통한 데이터 송수신 구현 및 AT 명령어 기반 통신 프로토콜 설계 경험을 보유하고 있습니다.
• 네트워크 소켓 통신 구현: 임베디드 시스템에서 안정적인 TCP/IP 소켓 통신을 구현할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있습니다.

10. 투자 유치 목적

Deep Network는 임베디드 네트워크 솔루션의 상용화를 목표로 투자 유치를 진행하고 있습니다. 투자 자금을 통해 다음과 같은 계획을 실행할 것입니다:

1. PoC 개발 완료: 현재 개발 중인 프로토타입을 개선하고, PoC를 완성하여 시장에 기술력을 입증.
2. 기술 개발 가속화: 새로운 프로젝트와 양산 준비를 위한 기술 개발에 집중.
3. 시장 진출 및 고객 확보: 상용화된 네트워크 솔루션을 통해 다양한 산업군의 고객을 확보하고, 안정적인 성장을 도모.

11. 결론

Deep Network는 ESP32와 STM32 기반의 네트워크 통신 솔루션에 특화된 기술을 보유한 IT 전문 스타트업입니다. 우리의 기술력은 소형 IoT 디바이스부터 산업용 네트워크 시스템에 이르기까지 다양한 솔루션을 제공할 수 있으며, 투자자와 함께 성장할 수 있는 가능성이 높습니다. 우리는 투자 유치를 통해 더 빠르게 상용화 및 양산을 실현하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 스타트업으로 자리 잡을 것입니다.

IT 분야 개발용역 기술 보유 일인 스타트업 딥네트워크     장석원  sayhi7@daum.net    010-3350 6509    많은  IT 기업의 WIFI 통신 관련 저의 보유 기술 관련 개발용역 문의 연락 부탁드립니다 ...

AI(인공지능/딥러닝)  일인 스타트업 딥네트워크의 기업 개요 및  보유 기술력을 소개 드립니다 ....

1. 기업 개요 및 비전

Deep 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 분석

1) LoRA 모델

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대규모 모델을 경량화하는 데 중점을 둔 기술로, 기존 모델에 추가 파라미터를 도입하지 않고도 성능을 극대화할 수 있는 방식입니다.

• 핵심 기술: LoRA는 사전 학습된 모델에 저차원 행렬을 추가하여 모델을 경량화하고, 이를 통해 적은 연산 자원으로도 높은 성능을 유지합니다.
• 분석 포인트: LoRA의 경량화 메커니즘이 얼마나 효율적으로 대규모 언어 모델의 파라미터를 줄이는지, 그리고 이 과정에서 발생하는 성능 손실을 최소화하는 알고리즘을 분석했습니다.

2) LLaMA 모델

LLaMA는 메타(Meta)에서 개발한 대규모 언어 모델로, 상대적으로 적은 자원으로 높은 성능을 낼 수 있는 모델입니다.

• 핵심 기술: LLaMA는 모델 파라미터를 줄이면서도 텍스트 생성 및 요약, 질의응답 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이는 것이 특징입니다.
• 분석 포인트: LLaMA의 학습 데이터셋 구조 및 알고리즘 설계를 분석하여, 다른 대규모 언어 모델 대비 적은 파라미터로 높은 성능을 내는 비결을 심도 깊게 연구했습니다.

3) Gemma 모델

Gemma는 구글에서 개발한 대규모 언어 모델로, 학습 효율성과 모델 확장성에 중점을 둔 최신 기술입니다.

• 핵심 기술: Gemma는 모델의 경량화와 확장성을 모두 고려한 설계로, 데이터셋 효율성을 극대화하는 동시에 학습 시간과 자원을 절약하는 구조입니다.
• 분석 포인트: Gemma의 학습 알고리즘과 데이터셋 구조 분석을 통해, 모델이 빠르고 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 연구했습니다.

3. 핵심 역량

• LLM 모델 분석: 우리는 GPT, LLaMA와 같은 최신 언어 모델의 구조를 깊이 연구해왔으며, 이를 통해 복잡한 자연어 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다.
• TensorFlow 기반 모델 구현: 텐서플로우 환경에서 Transformer 모델의 세부 구현 경험을 통해, 성능 최적화와 모델 효율성을 극대화할 수 있는 기술적 역량을 보유하고 있습니다.
• 학습 알고리즘 최적화: 다양한 학습 알고리즘을 분석하여 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 멀티태스킹 학습 환경을 구축하는 데 능숙합니다.
• 데이터셋 구조 분석: 우리는 자연어 처리와 관련된 다양한 데이터셋을 분석하여 모델의 성능을 극대화하는 데 필요한 세부적인 구조를 이해하고 이를 개선하는 경험을 보유하고 있습니다.
• 고유 기술력: LoRA, LLaMA, Gemma와 같은 최신 경량화 모델 분석 경험을 바탕으로, 대규모 언어 모델을 최적화하는 기술을 보유하고 있습니다.

4. 현재의 한계와 해결 방안

• PoC(Proof of Concept) 구현 미완료: 현재 자금 부족으로 PoC 결과물은 구현하지 못했지만, 이미 철저한 모델 분석과 연구를 바탕으로 향후 단기간에 결과물을 낼 수 있는 기반을 마련해두었습니다.
• 상용화 경험 부족: 상용화 경험이 다소 부족하다는 점은 인정하지만, 이를 보완하기 위해 상용화 프로세스를 빠르게 학습하고, 다양한 분야에서 AI 솔루션을 개발하여 테스트하는 계획을 갖고 있습니다.

5. 차별화된 경쟁력

Deep Network는 기존의 대기업이나 학계 출신 전문가들과는 다른 독창적인 접근법을 가지고 있습니다. 우리는 실질적인 연구와 실험을 바탕으로 한 심층적인 기술 분석을 통해, 상용화된 AI 솔루션보다 더욱 유연하고 고도화된 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

• 유연성: 대기업과 달리, 우리는 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 대응할 수 있는 유연한 구조를 갖추고 있습니다.
• 독창성: 기존의 상용화된 솔루션이 아닌, 맞춤형 AI 기술을 통해 고객의 특수한 요구에 부합하는 솔루션을 제안할 수 있습니다.

6. 시장 가능성

AI 산업은 매년 기하급수적으로 성장하고 있으며, 특히 자연어 처리 및 생성 분야는 그 중에서도 가장 빠르게 발전하는 분야입니다. Deep Network는 이러한 급성장하는 시장에서 차별화된 기술력을 바탕으로 중요한 역할을 할 수 있습니다.

• 언어 모델 상용화: 최신 GPT 모델들을 기반으로 한 다양한 상업용 애플리케이션이 시장에서 폭발적인 수요를 일으키고 있습니다. 우리는 이러한 수요에 대응할 준비가 되어 있습니다.
• 산업 확장성: 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 분야에서 자연어 처리 기술의 수요가 급증하고 있으며, 우리는 이러한 분야에 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 준비가 되어 있습니다.

7. 향후 계획

• PoC 개발: 투자 유치를 통해 단기간 내에 PoC 결과물을 출시할 예정입니다. 이를 통해 우리의 기술적 역량을 검증하고, 상용화를 위한 구체적인 로드맵을 제시할 것입니다.
• 기술 고도화: LoRA, LLaMA, Gemma와 같은 경량화 모델의 설계 구조를 더 깊이 연구하고, 이를 응용할 수 있는 추가 기술을 개발할 계획입니다.
• 파트너십 확대: 다양한 산업 분야의 기업들과의 파트너십을 통해, 우리가 보유한 AI 기술을 실제 비즈니스 문제 해결에 적용하는 것을 목표로 하고 있습니다.
• 상용화 및 수익화: 개발된 솔루션을 상용화하여 수익을 창출할 계획입니다. 특히 금융, 헬스케어, 고객 서비스 자동화 등 고부가가치 산업에 AI 솔루션을 도입하여 가치를 증대시킬 것입니다.

8. 기술 포트폴리오

• TensorFlow 기반 AI 모델: TensorFlow에서 직접 구현한 LLM 및 Transformer 모델의 기술력을 보유하고 있습니다.
• 자연어 처리(NLP): 다양한 자연어 처리 작업에 대한 심도 깊은 연구 및 성능 최적화 경험을 통해 실질적인 AI 솔루션을 제공할 수 있습니다.
• 멀티태스킹 학습: 하나의 모델이 여러 작업을 처리할 수 있도록 하는 멀티태스킹 학습 기술을 통해 AI 모델의 효율성을 높이고 있습니다.

9. 투자 유치 목적

Deep Network는 기술력을 바탕으로 성장 가능성이 높은 AI 시장에서 경쟁력을 강화하고, 빠르게 상용화할 수 있는 AI 솔루션을 개발하기 위해 투자 유치를 목표로 하고 있습니다.
투자를 통해 다음과 같은 구체적인 계획을 실행할 것입니다:

1. PoC 구현: 실질적인 PoC 결과물을 출시하여 시장에서 기술력을 입증.
2. 기술 개발 가속화: 최신 연구 동향을 반영한 기술 개발을 가속화.
3. 마케팅 및 고객 확보: 상용화된 AI 솔루션을 빠르게 확산시키기 위한 마케팅 전략을 구축하고 초기 고객을 확보.

10. 결론

Deep Network는 단순한 기술 연구에 그치지 않고, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 AI 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 갖춘 유망한 스타트업입니다. 우리는 투자자의 신뢰를 바탕으로 한 단계 더 나아가, AI 시장에서 중요한 플레이어로 자리 잡고자 합니다.

AI(인공지능/딥러닝)  일인 스타트업 딥네트워크    장석원   sayhi7@daum.net    010-3350 6509      많은   AI(인공지능/딥러닝) 모델 세부 구조 연구 및 구현 관련 많은 연락 기다리겠읍니다 ...  

내가 운영하는 딥네트워크의 Bluetooth 5.1 기술력 소개: 1 : N 무선 통신 기술력 소개

저희 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 개요

• 목적: RX 모듈이 20개의 TX 모듈로부터 데이터를 실시간으로 수집하고, 저전력 모드에서 효율적인 통신을 유지.
• TX 모듈: BLE Advertising을 통해 RX 모듈과 연결, 주기적으로 온도 데이터를 송신.
• RX 모듈: Multi-link Central 기능을 통해 최대 20개의 TX 모듈과 동시에 연결 및 데이터 수신, 처리.

주요 절차 및 방법

1. 페어링 및 연결 유지
   • RX 모듈은 BLE 스캔 기능을 통해 주변의 TX 모듈을 검색합니다.
   • BLE_GAP_EVT_ADV_REPORT 이벤트가 발생하면, RX 모듈은 광고 패킷에서 TX 모듈의 주소 및 서비스 정보를 확인합니다.
   • RX 모듈은 sd_ble_gap_connect() API를 사용하여 최대 20개의 TX 모듈과 순차적으로 연결을 시도합니다.
   • 각 연결은 Connection Parameters로 설정된 최소/최대 연결 주기, 슬레이브 지연시간 등을 기반으로 안정적으로 관리됩니다.
2. 다중 연결 관리
   • Nordic SDK의 Multi-link Central 예제를 기반으로, RX 모듈은 동시에 20개의 TX 모듈과 연결을 유지합니다.
   • 각 연결에 대해 BLE_CONN_HANDLE_INVALID를 통해 연결 핸들을 관리하고, BLE_GAP_EVT_CONNECTED 이벤트로 연결 상태를 모니터링합니다.
   • 연결된 모든 TX 모듈에서 송신되는 Notification 이벤트를 RX 모듈에서 처리하여, 데이터를 연속적으로 수신합니다.
3. 데이터 수집 및 처리
   • 각 TX 모듈은 정기적으로 Notification을 통해 온도 데이터를 RX 모듈로 송신합니다.
   • RX 모듈은 ble_nus_data_send() API를 통해 수신한 데이터를 UART를 통해 외부 디스플레이 모듈로 전송합니다.
   • 모든 데이터는 FIFO 구조로 처리되어 실시간 데이터 통합이 가능하며, 데이터 수집 간격과 동기화가 최적화됩니다.
4. 저전력 최적화
   • BLE 5.1의 저전력 특성을 적극 활용하여, 각 TX 모듈은 수십 μA의 전력을 소모하며, RX 모듈도 최적화된 전력 관리 기법을 통해 수백 μA 수준의 전력 소모를 유지합니다.
   • Connection Interval 및 Slave Latency 설정을 통해 전력 소모를 최소화하면서도 안정적인 데이터 통신을 보장합니다.
5. 전력 소모 측정
   • 저희 솔루션은 BLE 통신 주기와 저전력 모드에 따른 전력 소모량을 실시간으로 모니터링하며, TX 모듈의 전력 소모는 50ms 주기에서 수십 μA에서 수 mA 사이로, RX 모듈은 수백 μA에서 수 mA 수준의 소모를 유지합니다.
   • 전력 측정 도구를 통해 BLE 통신 중 발생하는 전력 소모를 분석하여 배터리 수명 최적화를 지원합니다.
6. 확장성 및 유연성
   • Nordic SDK 기반의 커스터마이징이 가능하여, 추가적인 센서 모듈 및 통신 모듈을 손쉽게 통합할 수 있습니다.

적용 분야

• 산업용 센서 네트워크: 다수의 온도, 습도, 가스 센서를 통합한 모니터링 시스템.
• 헬스케어: 여러 환자의 바이오 데이터를 실시간으로 수집하여 중앙 모니터링 시스템으로 전송.
• 스마트 홈: 다수의 IoT 장치를 제어하는 통합 스마트 네트워크 구축.

저희 기업은

Bluetooth 5.1 통신 기술을 통해 다수의 장치와의 안정적이고 효율적인 연결을 구현하며, 다양한 산업군에서 활용 가능한 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

딥네트워크    장석원   010-3350 6509    sayhi7@daum.net

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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 기술이슈를 해결해 달라는 말은 쉽게 할수 있어도 이런 원천 기술 이슈는 그냥 호락 호락 해결이 되는 그런 건 들이 아니기에 원천 기술 해결 이슈가 처리하기가 더 난해하고 힘이 많이 든다 ...      이런 연락이 제일 난해한게 뭐냐하면 자기네가 시간도 있는대로 다 까먹고 거기에 개발 자금도 거의 소진 됬을때 연락이 와서 거의 꽁짜로 원천기술을 개발해 달라고 하니 난감하지 않을수 없다 ...    그렇다고 저 같은 소기업이 그런 핵심 이슈 해결이 가능한 원천기술을 다 보유하기도 사실상 불가능한데  저같은 소기업한테 자기네 원천기술 이슈 해결 가능하냐는 연락을 하려면 최소한 어느 정도 합당한 개발 기간 이라도 보장해 주고 해 달라고 해야 하는것 아닌가 싶읍니다 ...   요즘은 경기가 최악이라 일꺼리가 예년에 비해 1/10 혹은 1/20 로 확 줄었다고 합니다 ...   다들 살기 어려운것은 이해 하지만 그래도 서로 도와 가면서 같이 협력해서 일하자가 맞는것 같은데 제가 무리한 생각 인가요 ?   

딥네트워크  장석원   010-3350 6509    sayhi7@daum.net

내가 운영하는 딥네트워크의  Embedded Linux BSP 에서 PCIe 설계 기술력 소개

1. PCIe 컨트롤러 초기화

PCIe 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 < 4; lane++) {
        configure_lane(lane);
    }
}

void configure_lane(int lane) {
    write_register(PCIE_LANE_CONTROL_REG(lane), LANE_ENABLE);
}

2. 메모리 매핑

PCIe 장치의 메모리 공간을 시스템 메모리 공간에 매핑하여 CPU가 PCIe 장치의 메모리에 직접 접근할 수 있게 합니다. 이를 통해 데이터 전송의 효율성을 높이고, 시스템 자원의 활용도를 극대화합니다.

void map_pcie_memory(void) {
    void *pcie_base_addr = ioremap(PCIE_MEM_BASE, PCIE_MEM_SIZE);
    pcie_device.mem_base = pcie_base_addr;
}

3. 인터럽트 처리

PCIe 장치에서 발생하는 인터럽트를 처리하여 데이터 전송 완료 등을 확인합니다. 인터럽트 핸들러를 등록하여 PCIe 장치에서 발생하는 인터럽트를 신속하게 처리함으로써 시스템의 응답성을 높입니다.

irqreturn_t pcie_interrupt_handler(int irq, void *dev_id) {
    uint32_t status = read_register(PCIE_INTERRUPT_STATUS_REG);
    if (status & PCIE_INTERRUPT_MASK) {
        handle_pcie_interrupt();
        write_register(PCIE_INTERRUPT_CLEAR_REG, PCIE_INTERRUPT_MASK);
        return IRQ_HANDLED;
    }
    return IRQ_NONE;
}

void handle_pcie_interrupt(void) {
    // 데이터 전송 완료 처리 등
}

4. DMA 설정 및 데이터 전송

고속 데이터 전송을 위해 DMA를 설정하여 CPU의 개입 없이 메모리와 PCIe 장치 간에 데이터를 직접 전송합니다. 각 Lane에 대해 DMA 설정을 반복하여 병렬로 데이터를 전송함으로써 데이터 전송 속도를 극대화합니다.

void setup_dma(int channel, void *src, void *dst, size_t size) {
    write_register(DMA_SRC_ADDR_REG(channel), (uint32_t)src);
    write_register(DMA_DST_ADDR_REG(channel), (uint32_t)dst);
    write_register(DMA_SIZE_REG(channel), size);
    write_register(DMA_START_REG(channel), DMA_START);
}

void wait_for_dma_completion(void) {
    while (!dma_transfer_complete()) {
        // 대기 루프
    }
}

bool dma_transfer_complete(void) {
    return read_register(DMA_STATUS_REG) & DMA_COMPLETE;
}

5. 종합적인 데이터 통신 구현

위의 설정을 바탕으로 4 Lane을 활용한 데이터 통신을 구현합니다. PCIe 컨트롤러 초기화, 메모리 매핑, 인터럽트 설정, DMA 설정 및 데이터 전송을 통해 고속 데이터 통신을 실현합니다.

int main() {
    pcie_controller_init();
    map_pcie_memory();
    request_irq(PCIE_IRQ, pcie_interrupt_handler, IRQF_SHARED, "pcie", &pcie_device);
    
    void *src_buffer = allocate_buffer(SIZE);
    void *dst_buffer = allocate_buffer(SIZE);
    
    for (int lane = 0; lane < 4; lane++) {
        setup_dma(lane, src_buffer, dst_buffer, SIZE);
    }
    
    wait_for_dma_completion();
    process_data(dst_buffer, SIZE);
    
    return 0;
}

이와 같은 PCIe 설계 기술력을 통해 고속 데이터 전송과 안정적인 시스템 통신을 구현할 수 있습니다. 이러한 기술력은 다양한 임베디드 시스템 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 중요한 역할을 합니다.

딥네트워크   장석원 010 3350 6509   sayhi7@daum.net    으로 많은 문의 부탁드립니다 ...

ICP 식각에서 전자기파가 기체를 이온화하고, 생성된 플라즈마가 웨이퍼의 PR(포토레지스트)을 제거하는 원리와 동작 구조를 자세히 설명하겠습니다.

전자기파에 의한 기체 이온화

1. 전자기파의 생성
   • RF 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.
2. 전자기파의 기체와의 상호작용
   • 전자기파의 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 분자의 전자에 전달되면, 기체 분자는 이온화됩니다. 즉, 기체 분자가 전자를 잃어 양이온이 되고, 이 전자는 자유 전자 상태로 남아 플라즈마를 형성합니다.
3. 플라즈마의 형성
   • 플라즈마: 이온화된 기체는 고온의 이온과 자유 전자, 그리고 다양한 중성 원자 및 분자들로 구성된 플라즈마를 형성합니다. 이 플라즈마는 고전도성 물질로, 전자가 높은 에너지를 가지고 있으며, 이온은 플라즈마 내부에서 자유롭게 움직입니다.

플라즈마와 웨이퍼의 PR 상호작용

1. 플라즈마의 특성
   • 이온과 전자의 충돌: 플라즈마는 높은 에너지를 가진 이온과 전자를 포함하고 있으며, 이들은 웨이퍼 표면에 충돌하여 물질을 제거하는 데 사용됩니다. 이온은 양전하를 가지고 있어 웨이퍼 표면에 물리적으로 충격을 가하거나 화학적 반응을 일으킵니다.
   • 화학 반응: 플라즈마의 자유 전자는 화학 반응에 참여할 수 있는 에너지를 가지고 있으며, PR을 구성하는 화학 물질과 반응합니다.
2. PR의 제거 원리
   • 물리적 식각: 플라즈마의 이온은 웨이퍼 표면의 PR에 충돌하여 PR의 구조를 물리적으로 제거합니다. 이 과정에서 PR의 표면이 부식되거나 벗겨지며, 패턴이 식각됩니다.
   • 화학적 식각: 플라즈마의 자유 전자는 PR의 화학 결합을 깨뜨리거나 변형시킵니다. 이로 인해 PR이 기체 상태로 변하고, 기체 상태로 변환된 PR은 챔버에서 배출됩니다.
     • 예시: SF6와 같은 화학물질이 플라즈마 내에서 분해되거나 반응하여 플루오르화된 부산물이 생성되고, 이 부산물은 PR과 반응하여 PR을 제거합니다.
3. 식각의 균일성 및 제어
   • 플라즈마 밀도 조절: ICP 방식은 높은 플라즈마 밀도를 제공하므로, 식각 공정이 균일하게 이루어질 수 있습니다. 이는 코일의 전류 강도와 RF 전원의 주파수 조절에 의해 제어됩니다.
   • RF Bias: 챔버의 RF 전극을 사용하여 추가적으로 전기장을 조절함으로써, 식각의 방향성과 선택성을 제어할 수 있습니다.

동작 구조 요약

1. 전자기파 생성: RF 전원이 ICP 코일에 공급되어 전자기파가 생성됩니다.
2. 기체 이온화: 전자기파가 기체 분자에 에너지를 전달하여 이온화가 일어나고, 플라즈마가 형성됩니다.
3. 플라즈마의 웨이퍼 상호작용: 플라즈마의 이온과 전자가 웨이퍼 표면의 PR과 충돌하여 물리적 및 화학적 식각을 수행합니다. PR이 기체 상태로 변환되어 제거됩니다.
4. 공정 제어: 플라즈마의 밀도와 RF 전극의 전기장 조절을 통해 식각 공정을 정밀하게 제어합니다.

이러한 방식으로 ICP 식각은 고해상도의 정밀한 패턴을 웨이퍼에 형성할 수 있으며, 반도체 제조에서 중요한 역할을 합니다.

EUV (Extreme Ultraviolet) 노광 후 PR (Photoresist) 위에 ALD (Atomic Layer Deposition)로 증착하는 보호층 또는 마스크층이 식각 공정에서 PR을 보호하는 이유와 그 중요성에 대해 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

1. PR 패턴 보호의 필요성

1.1. 식각 공정에서의 PR 손상 방지

• 정밀한 패턴 유지: 식각 공정은 웨이퍼 표면의 PR 패턴을 제거하여 기판에 원하는 회로 구조를 형성하는 과정입니다. PR은 매우 미세한 패턴을 형성하기 위해 사용되며, 이 패턴이 정확하게 유지되어야 합니다. PR이 직접 식각 용액이나 플라즈마에 노출되면, 패턴이 손상되거나 왜곡될 수 있습니다. ALD로 증착된 보호층은 PR을 식각 공정에서의 화학적, 물리적 공격으로부터 보호하여 패턴의 정밀도를 유지합니다.

1.2. 화학적 저항성 제공

• 식각 용액에 대한 보호: 식각 공정에서 사용되는 용액이나 가스는 매우 강한 화학적 물질을 포함할 수 있습니다. ALD로 증착된 보호층은 이러한 화학물질에 대한 저항성을 제공하여 PR의 패턴이 식각 공정 동안 손상되지 않도록 합니다. 이는 PR의 화학적 손상이나 부식으로부터 보호하는 역할을 합니다.

1.3. 기계적 보호

• 물리적 손상 방지: 식각 공정 중에는 플라즈마, 용액의 흐름, 또는 기계적 마찰로 인해 PR의 패턴이 물리적으로 손상될 수 있습니다. ALD로 형성된 보호층은 PR 표면을 물리적으로 감싸 보호하여 이러한 손상으로부터 방어합니다.

2. PR 보호의 중요성

2.1. 제조 품질과 신뢰성 유지

• 정밀한 회로 형성: 반도체 제조 공정에서는 나노미터 단위의 정밀도가 요구됩니다. PR 패턴의 정확한 형성은 회로의 기능성과 성능에 직결됩니다. PR이 손상되면 회로의 전기적 특성이나 기능이 영향을 받을 수 있으며, 이는 전체 디바이스의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.

2.2. 공정 수율 향상

• 결함 방지: PR 패턴이 손상되면 제조 공정에서 결함이 발생할 수 있으며, 이는 불량 제품을 초래하고 공정 수율을 낮출 수 있습니다. 보호층이 PR을 잘 보호하면 공정 중 결함 발생 가능성을 줄이고, 전체적인 제조 수율을 향상시킬 수 있습니다.

2.3. 고해상도 패턴 구현

• 미세 패턴의 유지: 최신 반도체 제조에서는 매우 미세한 패턴이 필요합니다. ALD로 증착된 보호층은 PR의 미세한 패턴을 정확히 유지하여, 고해상도 패턴을 구현할 수 있도록 지원합니다. 이는 특히 3나노미터와 같은 초미세 공정에서 더욱 중요합니다.

3. ALD로 보호층을 증착하는 설계와 원리

3.1. ALD 공정 원리

• 원자 단위 증착: ALD는 원자 단위로 박막을 증착하는 기술로, 매우 얇고 균일한 층을 형성할 수 있습니다. 각 사이클마다 전구체가 웨이퍼의 표면과 반응하여 원자 단위의 박막을 형성하고, 잔여물을 제거하여 정밀한 두께 조절이 가능합니다.
• 정밀 제어: ALD 공정은 두 가지 전구체를 교대로 주입하여 표면에 정밀하게 증착하며, 각 사이클 후 세척 과정을 거쳐 박막의 품질을 유지합니다.

3.2. ALD 장비의 설계 구조

• 챔버 디자인: ALD 챔버는 높은 진공 상태를 유지하며, 기체 전구체의 균일한 주입과 분포를 보장합니다. 일반적으로 웨이퍼는 회전 장치와 같은 구조로 균일하게 증착됩니다.
• 기체 공급 시스템: 기체 전구체는 정밀하게 주입되며, 유량과 농도가 조절됩니다. 플라즈마를 사용하여 반응성을 높이거나, 증착 속도를 조절할 수 있습니다.

3.3. ALD로 형성된 보호층의 기능

• 화학적 방어: ALD로 형성된 보호층은 높은 화학적 저항성을 제공하여 식각 공정 중 PR을 보호합니다.
• 물리적 보호: 균일하게 증착된 보호층은 PR 표면을 기계적 손상으로부터 보호하며, 식각 공정의 정확성을 높입니다.

결론

EUV 노광 후 PR 위에 ALD로 증착하는 보호층은 식각 공정에서 PR을 보호하는 데 필수적입니다. 이는 PR의 패턴이 손상되지 않도록 하여, 제조 공정의 정밀도와 신뢰성을 유지하고 공정 수율을 향상시키며 고해상도의 패턴을 구현할 수 있게 합니다. ALD의 원자 단위 증착 기술을 통해 매우 정밀한 보호층을 형성하여, PR 패턴을 효과적으로 보호하는 것이 중요합니다.

ALD (Atomic Layer Deposition)로 증착된 보호층이 포토마스크에 적용되는 과정과, 이 보호층이 식각 공정에서 3 나노미터의 미세 회로 패턴을 어떻게 유지하는지 설명하겠습니다. 이 과정은 크게 증착 공정과 식각 공정으로 나눌 수 있습니다.

1. 포토마스크의 역할

1.1. 포토마스크의 정의와 기능

• 포토마스크: 포토마스크는 반도체 제조 공정에서 패턴을 웨이퍼에 전사하는 역할을 하는 장치입니다. 포토마스크의 표면에는 반도체 회로의 패턴이 형성되어 있으며, 이 패턴은 광학적으로 웨이퍼에 전사됩니다.
• 패턴 전사: 포토마스크는 노광 공정에서 EUV(Extreme Ultraviolet) 또는 DUV(Deep Ultraviolet) 광선을 이용해 웨이퍼의 포토레지스트(PR)에 패턴을 전사합니다. 이 과정에서 포토마스크는 패턴의 물리적인 형상에 따라 빛을 통과시키거나 차단하여 웨이퍼에 원하는 패턴을 형성합니다.

2. 포토마스크의 한계

2.1. 포토마스크의 물리적 성질

• 비활성 물질: 포토마스크는 일반적으로 유리나 석영으로 만들어지며, 그 표면에는 금속 또는 크롬 등의 물질로 패턴이 형성되어 있습니다. 이러한 재료는 반도체 소자의 전기적 특성이나 동작을 위한 전도성 물질이 아닙니다.
• 회로 동작 없음: 포토마스크는 전기적 특성을 가지지 않으며, 전류를 흐르거나 반도체 소자의 기능을 수행하지 않습니다. 따라서 포토마스크는 회로를 실제로 동작시키는 데 필요한 전자적 기능을 갖추고 있지 않습니다.

2.2. 에칭과 포토마스크

• 에칭 공정: 포토마스크는 식각(etching) 공정을 통해 패턴을 제거하거나 변경하지 않습니다. 에칭 공정은 주로 웨이퍼에서 포토레지스트 또는 보호층을 제거하거나 회로를 형성하기 위해 사용됩니다.
• 포토마스크의 소모: 포토마스크는 일반적으로 소모되지 않으며, 여러 번 재사용될 수 있습니다. 에칭 공정 후에도 포토마스크는 물리적 손상 없이 원래의 패턴을 유지하며, 같은 공정을 반복할 수 있습니다.

3. 포토마스크와 반도체 회로

3.1. 웨이퍼의 역할

• 회로 형성: 포토마스크에서 전사된 패턴은 웨이퍼의 포토레지스트에 의해 인식되고, 이후 식각 공정이나 기타 공정을 통해 웨이퍼에 실제 반도체 회로가 형성됩니다.
• 반도체 소자: 반도체 소자는 웨이퍼의 실질적인 회로 부분에 해당하며, 전기적 동작을 통해 신호를 처리하거나 저장하는 기능을 수행합니다.

결론

포토마스크는 반도체 제조 공정에서 패턴을 전사하는 중요한 역할을 하지만, 자체적으로 반도체 회로로 동작하지 않습니다. 포토마스크는 회로의 패턴을 웨이퍼에 전사하는 역할만 하며, 실제 회로 동작은 웨이퍼에서 이루어집니다. 포토마스크는 물리적인 패턴 형성을 위한 도구로서 사용되며, 전기적 동작과는 무관합니다.

딥네트워크     장석원    010-3350 6509     sayhi7@daum.net     많은 문의 부탁드립니다 ...

요즘 IT 정보통신 인공지능 업계 세상살이를 이야기해 보려 합니다 ...  저도 그동안 한 5 년간 인공지능 분야 / 위성통신 분야 / 휴머노이드 로봇 분야 등등의 세부 노하우 파악을 위해  각각의 분야별로 최소 1 년에서 5 년까지 인터넷상의 수백가지 세부 기술정보 분석을 했었읍니다 ...    이렇게 제가 노력을 해보면서 깨닭은 점은 세부 기술들을 85 점 정도까지는 인터넷 상의 세부 기술정보 분석으로 파악이 가능한데  문제는 나머지 15 점 모자르는것은 어떻게 채워야 하느냐 입니다 ...  가장 좋은 방법은 자금 확보에 성공하면 나름 해결방안 마련이 용이해 집니다 ...  15 점 모자르는것은 결국 돈 이 준비가 안되 있으면 해결이 어렵다는것 입니다 ...  이 돈 이라는게 15 점 모자르는것을 메꿔 넣으려면  내 기업에서 시간과 자금 과 인력을 투입해서 시행착오를 겪지 않으면 15 점 모자르는것은 채우는게 사실상 불가능하다는것 입니다 ...    그러면 15 점 채우는게 가능하려면 ...  강남의 학부모들이 다들 자기 자녀 SKY 대 입학시키려고 하지 않읍니까 ?   15 점 모자르는것 채우는게 결국 돈 인데  한국이든 미국이든 내가 힘 있는 IT 업계 기득권 세력이 되야 돈도 투자 받을수 있다는것 이구요 ...   그래서 SKY 대 인맥 형성도 필요하고 IVY 리그 대학 인맥도 그래서 필요하다는것 이지요 ...     내가 힘 있는 IT 기득권 세력이 되면 15 점 모자르는것 채우는것도  훨씬 여러가지 방안 마련이 가능해 진다는거구요 ...    그런데 꼭 IT 기득권이 아니어도  15 점 모자르는것을 채울수는 있읍니다 ...   기득권 세력들은  1 년 걸린다면 나는 5 배 정도의 노력 즉 한  5 년 정도는 노력을 해야 이의 해결이 가능하다는거구요 ...   이렇게 애기하니  뭐 기득권 세력도 이런것들이 쉽게 된다는것은 아니지만  그래도 유리하다는것은 다들 인정 하실겁니다 ...   이제까지 애기한 15 점 모자른다는게 결국은 원천기술 확보 거든요 ...    원천기술 확보도 결국 자금력 있는 사람은 기술력 있는기업을 M & A 하면 되거든요 ...    그래서 제가 돈 돈 돈 하는거구요 ...    돈이 없으면 시행착오를 해야 하는데 이 시행착오도 결국 돈이 있어야 가능하구요 ...     저도 올해 나이 60 이지 않읍니까 ?  IT 분야 일 경험을 거의 30 년 했거든요 ...  제가 겪어보니 그렇더군요 ...  대기업 이건 중소기업 이건 자기네가 크던 작던 어떤 솔루션 개발시 몇가지 이슈가 해결안되면  당연히 저 같으면 기본적으로 드는 생각이 자금과 시간을 충분히 투입 가능하게 준비하는게 기본 아니겠읍니까 ?   제가  최근에도 대기업 이건 중소기업이건 이런 이슈 해결 문제를 해결해줄 해결사를 구해서 해결하자로 결론이 나구요 ...   니가 이런 이슈 경험이 있으면 몇 억들어야 할것을 단기간에 해결 못 한다고 하면 니가 능력이 없는것 아니냐가 그들의 입장 이더라구요  ... 이건 대기업 이건 중소기업 이건 똑 같더라구요 ...   요즘 나라 경제도 최악인데 다들 돈 안들이고 코 플 생각만 하니 저같은 소기업은 어디 기댈때가 전혀 없거든요 ...   제가 요즘  어려운 것도 이 15 점 모자르는것 즉 원천 기술확보가 부족해서 이렇게 돈벌이가 힘들거든요 ...    당장 자금 확보가 어려우니 원천 기술 확보도 그리 쉬운게 아니고 진짜 앞이 안 보이거든요 ...     자금 확보가 어려 우니 자본주의 사회에서 뭔가 이루기가 그리 만만치 않거든요 ...    그래서 자금확보는 어렵더라도 우선 저 혼자힘으로 좀 더 파고들어 원천 기술 확보를 위해 시간투자하는것 말고 제가 할수 있는것은 거의 없읍니다 ...      하 참 쉬운게 하나도 없네요 ...   다들 이렇게 하시나요 ?  

스마트폰의 자동 초점 (Auto Focus) 및 OIS (Optical Image Stabilization) 제어 알고리즘 분석 전문 딥네트워크 입니다 ...

ON Semiconductor의 LC898123AXD는 자동 초점(Auto Focus) 및 광학 이미지 안정화(OIS)를 모두 지원하는 드라이버 IC입니다. 이 칩셋의 제어 알고리즘 원리와 설계 구조를 상세히 설명하면 다음과 같습니다:

자동 초점 (Auto Focus)

자동 초점 기능은 이미지 센서에서 얻은 데이터를 기반으로 렌즈의 위치를 조정하여 최적의 초점을 맞추는 기술입니다. LC898123AXD는 다음과 같은 원리로 작동합니다:

1. 위상 검출: 이미지 센서에서 위상 검출(PDAF, Phase Detection Auto Focus) 기술을 사용하여 초점을 맞추기 위한 위치 정보를 얻습니다.
2. 센서 데이터 처리: 이미지 센서에서 수집된 데이터를 실시간으로 처리하여 현재 초점 상태를 분석합니다.
3. 모터 구동 제어: LC898123AXD는 렌즈 모터(일반적으로 보이스 코일 모터, VCM)를 제어하여 렌즈의 위치를 미세하게 조정합니다. 이를 위해 피드백 루프를 사용하여 정확한 위치 제어를 수행합니다.
4. 최적 초점 결정: 이미지의 명확성과 선명도를 분석하여 최적의 초점 위치를 결정하고, 모터를 구동하여 그 위치로 렌즈를 이동시킵니다.

광학 이미지 안정화 (Optical Image Stabilization)

광학 이미지 안정화 기능은 카메라가 흔들릴 때 이미지 센서와 렌즈의 움직임을 보정하여 이미지의 흔들림을 최소화하는 기술입니다. LC898123AXD의 OIS 기능은 다음과 같은 원리로 작동합니다:

1. 자이로 센서 데이터 수집: 카메라 모듈에 내장된 자이로 센서에서 각속도 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 카메라의 회전 및 움직임을 실시간으로 측정합니다.
2. 제어 알고리즘: 수집된 자이로 센서 데이터를 바탕으로, 카메라의 움직임을 예측하고 보정하기 위한 제어 알고리즘이 실행됩니다. 이 알고리즘은 일반적으로 PID(비례-적분-미분) 제어를 포함한 다양한 제어 기법을 사용합니다.
3. 보상 신호 생성: 제어 알고리즘은 렌즈나 이미지 센서를 보정하기 위한 보상 신호를 생성합니다.
4. 모터 구동 제어: LC898123AXD는 OIS 보상 신호를 기반으로 렌즈 또는 이미지 센서의 위치를 조정합니다. 이를 위해 액추에이터(일반적으로 VCM 또는 MEMS 기반)를 제어하여 흔들림을 보정합니다.
5. 실시간 피드백: 피드백 루프를 통해 실시간으로 보정 효과를 모니터링하고, 필요한 경우 추가 보정을 수행합니다.

설계 구조

LC898123AXD는 다음과 같은 주요 블록들로 구성되어 있습니다:

• MCU (Microcontroller Unit): 내부에 마이크로컨트롤러를 포함하여 제어 알고리즘을 실행합니다.
• 모터 드라이버: VCM 또는 MEMS 액추에이터를 제어하는 드라이버 회로를 포함합니다.
• 센서 인터페이스: 이미지 센서 및 자이로 센서와의 인터페이스를 제공하여 데이터를 수집하고 처리합니다.
• 전력 관리: 효율적인 전력 소모를 위해 전력 관리 기능을 포함합니다.

LC898123AXD는 PDAF를 통한 자동 초점 및 자이로 센서를 통한 OIS를 지원하며, 각각의 기능을 위해 정교한 제어 알고리즘과 피드백 루프를 사용합니다. 이를 통해 고품질의 이미지 촬영을 가능하게 합니다.

위상 검출 자동 초점(PDAF, Phase Detection Auto Focus)은 이미지 센서에서 특정 패턴을 감지하고 이를 통해 렌즈의 초점을 맞추기 위한 정보를 얻는 기술입니다. LC898123AXD와 같은 드라이버 IC는 이러한 정보를 처리하여 렌즈 위치를 제어합니다. PDAF의 알고리즘 원리와 설계 구조를 설명하면 다음과 같습니다:

PDAF의 원리

위상 검출 자동 초점은 이미지 센서의 픽셀 중 일부를 위상 검출 픽셀(Phase Detection Pixels)로 활용하여 초점을 맞추는 방법입니다. 이 픽셀들은 센서의 특정 위치에 배치되어 있습니다.

1. 위상 검출 픽셀의 역할: PDAF 픽셀은 렌즈의 특정 부분을 통해 들어오는 빛을 두 개의 이미지로 분리합니다. 이 두 이미지는 초점이 맞았을 때 완벽하게 일치합니다. 하지만 초점이 맞지 않으면 두 이미지가 서로 어긋나게 됩니다.
2. 위상 차이 계산: 센서는 이 두 이미지 간의 위상 차이를 측정합니다. 이 위상 차이는 렌즈의 현재 위치와 초점이 맞는 위치 간의 차이를 나타냅니다. 위상 차이는 픽셀 단위로 측정되며, 이를 통해 렌즈를 얼마나 이동시켜야 하는지 계산할 수 있습니다.
3. 초점 이동 결정: 위상 차이를 바탕으로 렌즈가 어느 방향으로 얼마나 이동해야 하는지 결정합니다. 이 과정은 매우 빠르게 이루어져야 하며, 일반적으로 여러 단계의 계산을 통해 정확한 위치를 찾습니다.

알고리즘 원리

PDAF 알고리즘은 다음과 같은 단계를 거쳐 초점을 맞춥니다:

1. 데이터 수집: 위상 검출 픽셀에서 얻은 두 개의 이미지를 센서로부터 읽어들입니다.
2. 위상 차이 계산: 두 이미지 간의 위상 차이를 계산합니다. 이는 주로 상관 함수(correlation function)를 사용하여 두 이미지 간의 이동량을 찾는 방식으로 이루어집니다.
3. 위상 차이 분석: 위상 차이를 분석하여 현재 초점 상태를 평가합니다. 예를 들어, 위상 차이가 클수록 초점이 많이 어긋나 있는 상태를 나타냅니다.
4. 렌즈 이동 명령 생성: 위상 차이 정보를 바탕으로 렌즈를 어느 방향으로 얼마나 이동시킬지 결정합니다. 이를 위해 제어 알고리즘이 사용됩니다. 일반적으로 PID(비례-적분-미분) 제어 알고리즘이 적용됩니다.
5. 렌즈 위치 조정: LC898123AXD는 결정된 이동 명령에 따라 렌즈의 위치를 조정합니다. 이 과정에서 피드백 루프를 사용하여 정확한 위치 제어를 합니다.

설계 구조

PDAF를 지원하는 이미지 센서와 LC898123AXD의 설계 구조는 다음과 같습니다:

1. 위상 검출 픽셀 배열: 이미지 센서에는 일반 픽셀과 함께 위상 검출 픽셀이 배열되어 있습니다. 이 픽셀들은 주로 센서의 중앙 또는 일정 간격으로 배치됩니다.
2. 센서 인터페이스: LC898123AXD는 이미지 센서와 인터페이스하여 위상 검출 픽셀에서 데이터를 수집합니다. 이 인터페이스는 고속으로 데이터를 전송할 수 있어야 합니다.
3. 데이터 처리 유닛: 수집된 데이터를 실시간으로 처리하여 위상 차이를 계산하는 유닛이 포함됩니다. 이는 내장된 MCU 또는 DSP를 통해 이루어집니다.
4. 제어 알고리즘 실행: 위상 차이를 기반으로 렌즈 이동 명령을 생성하는 제어 알고리즘이 실행됩니다. 이 알고리즘은 정확한 렌즈 위치 제어를 위해 다양한 제어 기법을 사용합니다.
5. 모터 드라이버: 렌즈를 이동시키기 위한 모터 드라이버가 내장되어 있습니다. 이 드라이버는 VCM 또는 MEMS 액추에이터를 제어하여 렌즈를 정확한 위치로 이동시킵니다.

PDAF 기술은 위상 검출 픽셀을 사용하여 렌즈의 초점 상태를 실시간으로 평가하고, 이를 바탕으로 렌즈를 이동시켜 초점을 맞추는 방식으로 작동합니다. LC898123AXD는 이러한 과정을 고속으로 처리하여 정확하고 신속한 자동 초점 기능을 제공합니다. 이를 위해 데이터 수집, 위상 차이 계산, 제어 알고리즘 실행, 모터 제어 등의 단계가 유기적으로 결합된 설계 구조를 가지고 있습니다.

PDAF(위상 검출 자동 초점) 알고리즘에서 두 이미지 간의 위상 차이를 계산하고, 상관 함수(correlation function)를 사용하여 이동량을 찾는 방식은 다음과 같은 관련성을 가지며, 이러한 설계 구조와 원리가 사용되는 이유를 설명하면 다음과 같습니다:

두 이미지 간의 위상 차이 계산

두 이미지 간의 위상 차이를 계산하는 과정은 이미지 센서의 위상 검출 픽셀(Phase Detection Pixels)이 생성하는 두 이미지를 비교하여 이루어집니다. 위상 차이는 다음과 같은 방식으로 계산됩니다:

1. 이미지 획득: 이미지 센서의 위상 검출 픽셀은 렌즈를 통해 들어오는 빛을 두 개의 서로 다른 이미지로 분리합니다. 예를 들어, 하나는 왼쪽 이미지, 다른 하나는 오른쪽 이미지로 분리됩니다.
2. 초기 상태: 초점이 맞지 않은 상태에서는 이 두 이미지가 서로 어긋나 있습니다. 초점이 맞을수록 두 이미지가 정렬됩니다.
3. 위상 차이 계산: 두 이미지가 얼마나 어긋나 있는지를 계산합니다. 이는 두 이미지의 각 픽셀 값의 차이를 비교하여 계산할 수 있습니다. 이를 통해 현재 초점이 맞지 않는 정도를 수치적으로 표현할 수 있습니다.

관련성과 설계 구조의 이유

일인기업 딥네트워크가 보유한 X-Ray 시스템 구현 노하우 소개 입니다

통합된 동작 구조

1. X-ray 입사: X-ray 소스에서 발생한 X-ray가 대상에 투사되고, 대상에서 X-ray가 CsI(Tl) scintillator로 전달됩니다.
2. Scintillator에서의 변환: CsI(Tl) scintillator는 X-ray를 가시광선으로 변환합니다. CsI(Tl) scintillator의 구조적 특성 덕분에 X-ray는 높은 효율로 가시광선으로 변환됩니다.
3. 광선 감지: Xineos-2329의 CMOS 센서가 CsI(Tl) scintillator에서 방출된 가시광선을 감지합니다. 각 픽셀은 이 가시광선을 전기 신호로 변환합니다.
4. 신호 처리: CMOS 센서에서 생성된 전기 신호는 ADC(Analog-to-Digital Converter)를 통해 디지털 신호로 변환됩니다. 이 디지털 신호는 이미지 데이터로 처리됩니다.
5. 이미지 재구성: 디지털 데이터는 최종적으로 이미지 처리 유닛에서 재구성되어, 고해상도의 X-ray 이미지로 출력됩니다.

Scintillator  는 X-ray, 감마선, 입자선 등 고에너지 방사선을 감지하고, 이를 가시광선 또는 다른 낮은 에너지 형태의 빛으로 변환하는 물질입니다. Scintillator는 다음과 같은 특징과 용도로 사용됩니다:

주요 역할과 기능

1. 방사선 감지:
   • Scintillator는 방사선을 흡수하고 그 에너지를 가시광선으로 변환합니다. 이 가시광선은 이후 광전자 증배관(PMT)이나 CMOS 센서 등 다른 장치에 의해 감지됩니다.
2. 에너지 변환:
   • Scintillator는 고에너지 방사선(예: X-ray, 감마선)을 저에너지 빛으로 변환합니다. 이 과정은 방사선 이미징, 검출 및 측정에서 중요한 역할을 합니다.
3. 고속 응답:
   • Scintillator는 매우 빠르게 응답하며, 높은 방사선 감도와 낮은 후광 시간(빛을 방출한 후 남아있는 시간)을 제공합니다. 이는 빠르게 변화하는 방사선 신호를 정확히 감지하는 데 도움을 줍니다.

구성 및 소재

• 구성 물질: Scintillator는 특정한 화학 물질이나 결정을 포함합니다. 이러한 물질에는 다양한 유형이 있으며, 각기 다른 방사선 감도와 응답 특성을 가지고 있습니다. 예를 들어, CsI(Tl) (Thallium-doped Cesium Iodide), NaI(Tl) (Thallium-doped Sodium Iodide), BGO (Bismuth Germanate) 등이 있습니다.
• 기능 원리: Scintillator 내의 원자는 고에너지 방사선이 들어오면 전자들이 들뜨게 되어 가시광선 형태로 에너지를 방출합니다. 이 가시광선은 다른 감지 장치로 전달되어 측정됩니다.

용도

1. 의료 이미징:
   • X-ray 디지털 검출기: Scintillator는 X-ray를 가시광선으로 변환하여 디지털 이미지 센서가 이를 감지하고 처리할 수 있도록 합니다.
   • PET (Positron Emission Tomography): Scintillator는 양전자 방출 단층 촬영에서 방출된 감마선을 감지합니다.
2. 산업 검사:
   • 비파괴 검사: Scintillator는 산업에서 금속, 용접 부위, 구조물 등을 검사하는 데 사용됩니다.
3. 물리 실험:
   • 입자 물리학: Scintillator는 고에너지 입자를 감지하는 데 사용됩니다.

예시

• CsI(Tl): Thallium-doped Cesium Iodide, 주로 X-ray 디지털 검출기에서 사용됩니다.
• NaI(Tl): Thallium-doped Sodium Iodide, 방사선 측정 및 의료 이미징에서 널리 사용됩니다.
• BGO: Bismuth Germanate, 주로 고에너지 물리학 실험에서 사용됩니다.

요약: Scintillator는 고에너지 방사선을 감지하여 이를 가시광선으로 변환하는 물질로, 다양한 분야에서 방사선 감지 및 이미징에 사용됩니다.

Teledyne DALSA의 Xineos-2329 검출기와 Saint-Gobain의 CsI(Tl) scintillator는 함께 작동하여 X-ray 이미징을 수행합니다. 검출기 내부의 CMOS 센서와 CsI(Tl) scintillator의 상호작용은 다음과 같은 구조와 과정을 통해 이루어집니다.

Xineos-2329 검출기와 CsI(Tl) Scintillator의 연동 동작

1. CsI(Tl) Scintillator의 역할

• X-ray 변환: CsI(Tl) scintillator는 X-ray를 가시광선으로 변환하는 역할을 합니다. CsI(Tl)에서 X-ray가 입사하면, CsI(Tl) 물질 내에서 X-ray 포톤이 가시광선 포톤으로 변환됩니다. CsI(Tl)의 columnar 구조는 X-ray의 광선을 최소한으로 산란시키며 높은 해상도를 제공합니다.
• 물질의 특성: CsI(Tl)은 높은 X-ray 감도와 낮은 후광 시간으로 알려져 있어, 빠르고 정밀한 X-ray 이미징에 적합합니다.

2. Xineos-2329 검출기 내 CMOS 센서의 역할

• 가시광선 감지: Xineos-2329의 CMOS 센서는 CsI(Tl) scintillator에서 방출된 가시광선을 감지합니다. CMOS 센서의 픽셀 배열이 가시광선 포톤을 전기 신호로 변환합니다.
• 전기 신호 변환: CMOS 센서에서 감지된 가시광선은 각 픽셀의 전기 신호로 변환됩니다. 이 신호는 이미지의 밝기와 색상 정보를 포함합니다.

3. 통합된 동작 구조

1. X-ray 입사: X-ray 소스에서 발생한 X-ray가 대상에 투사되고, 대상에서 X-ray가 CsI(Tl) scintillator로 전달됩니다.
2. Scintillator에서의 변환: CsI(Tl) scintillator는 X-ray를 가시광선으로 변환합니다. CsI(Tl) scintillator의 구조적 특성 덕분에 X-ray는 높은 효율로 가시광선으로 변환됩니다.
3. 광선 감지: Xineos-2329의 CMOS 센서가 CsI(Tl) scintillator에서 방출된 가시광선을 감지합니다. 각 픽셀은 이 가시광선을 전기 신호로 변환합니다.
4. 신호 처리: CMOS 센서에서 생성된 전기 신호는 ADC(Analog-to-Digital Converter)를 통해 디지털 신호로 변환됩니다. 이 디지털 신호는 이미지 데이터로 처리됩니다.
5. 이미지 재구성: 디지털 데이터는 최종적으로 이미지 처리 유닛에서 재구성되어, 고해상도의 X-ray 이미지로 출력됩니다.

구체적인 연동 방식

• Scintillator의 장착: CsI(Tl) scintillator는 Xineos-2329 검출기의 상단에 장착됩니다. 검출기 설계에 따라, CsI(Tl)은 검출기의 광학 창과 정확히 맞물려야 하며, 이를 통해 방출된 가시광선이 CMOS 센서로 잘 전달될 수 있도록 합니다.
• 광선 전달: CsI(Tl) scintillator에서 방출된 가시광선은 검출기 내의 광학 설계에 의해 CMOS 센서의 표면으로 전달됩니다. 이 과정에서 가시광선이 센서의 픽셀 배열에 고르게 분포되도록 보장합니다.
• 센서 감도 조정: CMOS 센서의 감도와 후광 시간은 CsI(Tl) scintillator의 특성과 맞물려 조정됩니다. 이 조정은 X-ray 이미징의 정확성과 해상도를 보장하는 데 중요합니다.

종합

Teledyne DALSA의 Xineos-2329 검출기와 Saint-Gobain의 CsI(Tl) scintillator는 서로 밀접하게 연동되어 X-ray 이미지를 생성합니다. CsI(Tl) scintillator가 X-ray를 가시광선으로 변환하고, Xineos-2329의 CMOS 센서가 이 가시광선을 감지하여 디지털 이미지로 변환하는 구조로 작동합니다. 이 통합된 시스템은 고해상도의 정확한 X-ray 이미지를 제공하며, 의료 및 산업 분야에서 정밀한 검사와 진단을 가능하게 합니다.

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제가 운영하는 딥네트워크가 보유한 원자력 발전소등 방사선 검출 시스템 구현 노하우를 소개드립니다 ... 

실리콘 광전자 증배관(SiPM)은 고체 상태의 장치로, 매우 작은 크기와 높은 감도를 가지며, 섬광 물질과 결합하여 방사선을 검출할 수 있습니다.      주로 사용되는 섬광 물질은 나트륨 요오드화물(NaI(Tl)), BGO (비스무트 게르마늄 산화물), LYSO (루테튬 이트륨 실리케이트) 등이 있습니다. 이 물질들은 방사선을 흡수하여 빛(광자)을 방출합니다.    SiPM은 방출된 광자를 감지하여 전기 신호로 변환하는 역할을 합니다. 이를 위해 섬광 물질과 SiPM을 최대한 가까이 배치하여 효율적으로 광자를 감지할 수 있도록 합니다.    섬광 물질과 SiPM 사이에 광결합을 최적화하기 위해 광학 접착제나 광학 젤을 사용합니다. 이는 광자의 손실을 최소화하고, 최대한 많은 광자가 SiPM에 도달하도록 돕습니다.      감마 방사선 검출 시스템에서 에너지 스펙트럼 분석은 방사성 동위원소 식별과 방사선 강도 측정에 필수적입니다. FFT는 신호 처리의 효율성을 높이고, 노이즈를 제거하며, 주파수 성분을 분석하여 정확한 에너지 스펙트럼을 제공할 수 있습니다.   

콤프턴 에지는 콤프턴 산란 스펙트럼에서 관찰되는 중요한 특징으로, 감마선 광자가 전자와 산란될 때 최대 에너지를 가진 산란된 광자가 나타나는 지점입니다. 이 지점은 감마선의 에너지가 전자와의 상호작용에서 거의 모두 소모되었을 때 발생하며, 에너지 스펙트럼에서 급격한 감소로 나타납니다.

FFT(빠른 푸리에 변환)를 사용하여 스펙트럼 데이터를 분석할 때, 다음과 같은 사항을 고려할 수 있습니다:

1. 주파수 스펙트럼의 변화: FFT를 통해 변환된 스펙트럼에서 특정 주파수 성분이 뚜렷하게 나타날 수 있습니다. 콤프턴 에지는 에너지 스펙트럼에서 급격한 감소를 보이는 지점으로, 이는 FFT 결과의 주파수 스펙트럼에서 일정 부분의 에너지가 급격하게 감소하는 지점으로 해석될 수 있습니다. 이 주파수 성분은 콤프턴 에지가 나타나는 에너지에 대응할 수 있습니다.
2. 에너지 스펙트럼의 특성: 콤프턴 에지는 에너지 스펙트럼에서 급격한 감소를 보이므로, FFT를 통해 얻은 주파수 성분에서 이런 급격한 변화를 관찰할 수 있습니다. FFT 결과의 스펙트럼에서 특정 주파수에서의 에너지 강도가 급격히 감소하는 부분이 콤프턴 에지와 연관될 수 있습니다.
3. 스펙트럼 분석: FFT를 통해 얻은 스펙트럼 데이터에서 에너지 스펙트럼의 주요 특징, 즉 급격한 감소를 나타내는 주파수 성분을 식별하고 분석하는 것이 중요합니다. 이를 통해 콤프턴 에지가 발생하는 에너지 범위를 확인할 수 있습니다.

결론적으로, FFT를 사용한 스펙트럼 데이터 분석에서 콤프턴 에지는 에너지 스펙트럼의 급격한 감소와 관련된 주파수 성분의 변화로 나타날 수 있으며, 이를 통해 콤프턴 에지가 나타나는 에너지 범위를 파악할 수 있습니다.

딥네트워크  장석원  010-3350 6509      sayhi7@daum.net    으로 많은 개발협력 문의 부탁드립니다 ....

나도 올해 나이 60 입니다 ...   일인기업을 운영하고 있는데 최근 너무 경기가 안 좋아 IT 분야 개발 및 자문 관련 문의 자체가 아예 없읍니다 ...   상황이 이렇다 보니 사업자로 일감 수주 자체가 아예 안되는 상황 이다 보니  할수없이 구직을 해서라도 벌이를 하려고 이력서를 꽤 많이 넣었구요 ...   물론 중소기업 대표분들도 저같이 사업 운영이 쉽지 않으니 요즘 위기중 위기 상황인것은 이해 합니다 ...     저 같은 경우 저도 일인기업을 10 년 넘게 운영하다 보니  중소기업 대표분들이나 중역분들과  상당히 많은 개발이슈 협의도 그동안 많이 진행했었구요 ...     저도 구직을 하게 된것도 경제가 워낙 어려우니 도대체가 개발 협의 문의가 없다 보니 이력서를 넣어 취직 이라도 해보려 하는것 이거든요 ...   최근에도 몇군데 면접을 봤었는데 ...   중소기업 대표나 경영진은 이력서를 접수하면 이력서를 세세히 보기는 하는지 궁금해 집니다 ...    제출한 이력서 내용으로 구인 회사측 경영진이 검토시 현재 구인 회사의 이슈 해결이 가능할지  충분히 판단이 가능하다고 저는 보는데 ...   같이 할 여지가 없을것 같으면 면접 연락을 안하면 서로가 좋을것 같읍니다 ...    괜히 면접때 불러 놓고 이게 안맞고 저게 안맞고 따지는 식으로 또는 구인회사측의 무리한 요구를 협의하자는 면접진행보다는  구인회사와 부합하는 이력서 해당자를 불러 서로 협조적으로 면접진행이 더 합리적 진행 아니겠읍니까 ?   구직자의 이력서가 구인회사와 부합하지 않으면 아예 부르지 않는게 예의라고 저는 판단하거든요 ...  서로 경기가 바닥이라 최악의 상황인데  면접을 나는 갑 이니 내 식 대로 면접 진행하면 되지 뭐가 문제냐 하는식의 진행 방식은 구직자를 너무 괴롭히는 그런 면접 진행인것 같읍니다 ...   좀 더 부연 설명드리자면 요즘 중소기업들 그동안 몇달간 일 진행하다가 뭔가가 문제가 있어서 해결 가능한 사람을 찾으려고 구인공고를 내고 면접을 보지 않읍니까 ?  그러면 구인 회사도 자기네가 그동안 몇달간 이슈해결이 안되면 당연히 다른 방안으로 해결이 가능한가를 검토해야 하는데 ...  그동안 몇달간 이 방식으로 처리했으니  구인회사측에서 자기네 방식이 맞다고 면접시 고집을 하니 진짜 문제 해결을 원하는건지  면접자 불러서 화풀이를 하는건지 헤깔립니다 ...  만약 제가 대표라면 그동안 이슈 해결이 잘 안됬다면 당연히 다른 방안이 있는지 부터 협의를 할것 같읍니다 ...  자기네 일이 잘 안된다고 구직자에게 화풀이 할것이 아니라 구직자가 어떤 해결방안이 있을지도 모르니 좀 더 타협적으로 잘 안풀리는 이슈를 협의하는게 맞는게 아닌가 십습니다 ....   경기가 어려우니  다들 남에 대한 배려는 눈꼽 만큼도 안하는 시대인것 같아 너무 씁쓸 합니다 ...  

제가 그 동안 약 1 년간 분석작업을 진행해 온 GNSS Driver 의 경우 GNSS Manager로부터 요청받은 작업(위성 신호 수신, 위상 추정, 데이터 처리 등)을 수행하고 그 결과를 반환하기 위해서는 일반적으로 다음과 같은 동작 구조로 설계됩니다:

1. 위성 신호 수신:
   • 하드웨어 제어: GNSS Driver는 하드웨어와의 저수준 통신을 통해 실제 GNSS 신호를 수신합니다. 이 과정에서는 안테나와 연결된 전자적 신호를 해석하고 디지털화하여 GNSS 수신기로 전송합니다.
   • 시간 동기화: GNSS Driver는 수신된 신호의 시간 정보를 정밀하게 동기화하여 정확한 시간 기준 하에서 신호를 처리합니다. 이는 GNSS 시스템의 시간 체계와 Android 시스템의 시간 체계를 동기화하는 것을 포함할 수 있습니다.
2. 위상 추정:
   • 디지털 신호 처리: GNSS Driver는 수신된 신호를 디지털 신호 처리 기법을 사용하여 분석합니다. 이 과정에서는 위상 측정, 신호 세기 측정 등의 처리가 수행됩니다.
   • 위상 추정 알고리즘: 다양한 알고리즘을 사용하여 신호의 위상을 추정합니다. 예를 들어, FFT(고속 푸리에 변환)를 이용한 위상 추정이나, PLL(위상 잠금 루프)을 이용한 위상 추정 등이 있습니다.
3. 데이터 처리:
   • 위상 및 데이터 분석: 추정된 위상과 다른 관련 데이터(예: 도착 시간, PRN 코드 등)를 분석하여 위치 계산에 필요한 정보를 생성합니다.
   • 위성 신호 해독: PRN 코드를 해독하고, 다중 경로 간섭(Multipath Interference) 처리 등의 추가적인 데이터 처리를 수행합니다.
4. 결과 반환:
   • 정확성 보장: GNSS Driver는 GNSS Manager에게 정확하고 신속하게 처리된 데이터를 반환하여, 위치 서비스에 필요한 정확한 위치 정보를 제공합니다.
   • 상태 보고: 필요에 따라 GNSS 수신기의 상태를 보고하여, 시스템 내에서 GNSS 기능의 안정성을 유지하고 문제를 식별하는 데 도움을 줍니다.

이러한 동작 구조를 통해 GNSS Driver는 GNSS Manager가 요청하는 작업을 효율적으로 수행하고, 안정적이고 정확한 위치 측정 서비스를 Android 시스템에 제공할 수 있습니다. GNSS Driver의 설계는 하드웨어의 특성과 GNSS 신호 처리의 복잡성을 고려하여 최적화되어야 합니다.    관련해서 세부 노하우 분석이 되 있으니 협의후 개발 진행 및 자문 진행이 가능 합니다 ... 

딥네트워크   장석원  010-3350 6509  sayhi7@daum.net  으로 개발 및 자문 문의 부탁드립니다 ....