Tech Live - 모터 제어 로드맵부터 ESP32 대시보드까지?엔지니어 실무 올인원e4ds news

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D-8 마이컴 입문	D-10 ESP32로 완성하는 나만의 IoT 시스템	D-15 eDesignSuite를 활용한 파워 애플리케이션 설계 웨비나

	[기술기고] AI가 현장에서 배우기 시작했다 - 로옴이 바꾸는 산업용 AI 역할		노보센스, 차세대 모터 제어 기술 웨비나 개최…고효율·정밀 제어 솔루션의 미래를 논하다
	AI의 중심이 클라우드에서 현장(edge)으로 이동하고 있다. 일본 반도체 기업 로옴(ROHM)은 클라우드 의존 없이 디바이스 자체에서 학습과 추론을 모두 수행하는 ‘온디바이스 러닝(On-Device Learning) MCU’를 개발해 이 변화를 선도한다.		글로벌 에너지 절약 규제가 강화되고 전기차, 로봇, 자동화 장비 등 첨단 산업이 빠르게 확장되면서 고효율·저전력 모터 제어 기술의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다.

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인공지능(AI) 기반 유니버설로봇 자동화 솔루션

최*은 : AI 모델이 지속적으로 학습하고 개선되기 위해 필요한 데이터 관리 체계나 업데이트 주기는 어떻게 운영되나요? AI 성능이 저하될 경우 재학습이나 보정 절차는 사용자가 직접 수행할 수 있는지요?

UNIVERSALROBOTS1 : 업데이트 주기는 대형모델일 경우에 수개월이상 걸릴 것으로 예상합니다. 관리 체계는 데이터 수집/정제/버전 관리 등으로 될 것으로 보이며, 사용자가 직접 재학습은 모델에 따라 다를 것 같습니다.

김*숙 : 예지보전이나 경로 최적화 등에서 활용되는 주요 AI 기술의 구조가 궁금합니다. 이러한 시스템이 클라우드 기반인지, 현장에서 운용 가능한 형태인지도 궁금합니다.

UNIVERSALROBOTS2 : 예지보전과 경로 최적화는 서로 다른 성격인 것 같습니다. AI accelerator의 기준으로 경로 최적화는 Nvidia의 path planning API를 사용하고 있습니다. 아직까지 현장에서 운용 가능한지는 확인이 더 필요합니다.

키 웨비나 <엔지니어를 위한 기술 삼중주: Vision Audio Power>


사람과 기계가 함께 보는 세상, 5.1MP 듀얼 셔터 이미지 센서	XENSIV™ 고성능 MEMS 마이크와 글로벌 혁신사례 소개	차세대 전력반도체 핵심 기술 ? SiC와 GaN이 이끄는 전력 혁신

기술 문서

	인공지능(AI) 기반 유니버설로봇 자동화 솔루션 발표자료
	차세대 MCU 라즈베리파이 RP235x 아키텍처와 개발 생태계 심층 분석 발표자료
	노이즈에 민감한 신호 체인에 대한 전원 공급 발표자료

2025.11.17

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