“ST 최신 ToF 센서, 데이터 분석·패턴화 AI에 특장점”

ST, CNH 기술 적용해 데이터 관련 AI 업계 과제 해결
다용도의 광학 센서로 무한한 AI 기반 애플리케이션 구현
12월21일 AI 애플리케이션을 위한 최신 ToF 센서 웨비나
 

[편집자주]ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)의 최신 다중구역 ToF 센서는 CNH(Compact and Normalized Histogram) 기술을 탑재해 AI 애플리케이션에 특화되어 있다. CNH 데이터는 ST의 TOF센서를 다용도의 광학센서로 변환하여 무한한 AI기반 애플리케이션을 구현할 수 있도록 도와준다. 또한 CNH raw data는 단순한 거리 측정을 넘어 다양하고 새로운 애플리케이션에 적용될 수 있을 것으로 보인다. ST는 12월 21일 e4ds 웨비나에서 AI 애플리케이션을 지원하는 ToF 센서에 대해 더 자세히 소개할 예정이다. 웨비나에 앞서 발표자인 남형돈 ST 차장에게 ST의 ToF 센서에 대해 들어보았다.
 

▲남형돈 ST 차장

 
■ 12월21일 웨비나에서는 어떤 제품을 소개하나 

이 웨비나에서는 더 많은 양의 데이터를 전송할 수 있고 AI 애플리케이션에 활용할 수 있는 최신 ToF 센서를 소개한다.

또한 압축 및 정규화된 히스토그램인 CNH(Compact and Normalized Histogram) 기술을 소개하고 CNH를 사용하는 방법에 대한 동영상과 데모를 보여드릴 예정이다. 

■ ST의 AI applicable ToF sensor에 대한 소개와 주목받는 이유를 말씀 부탁드린다

AI applicable ToF sensor는 넓은 대각선 시야각으로 주변 조명 아래에서 향상된 성능을 발휘하며, AI 애플리케이션을 지원하는 완벽한 ToF 센서다. 

콤팩트하고 정규화된 히스토그램의 혁신적인 데이터 CNH 출력은 고성능 ToF 센서의 멀티존 raw 데이터를 필요로 하는 인공 지능 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었다.                                           

이런 특징으로 인해 데이터를 분석하고 패턴화하는 AI에서 이점을 보이고 있어 주목받고 있다.

■ 주요 적용 애플리케이션은 어디인가

표준거리 측정데이터에 더해 호스트에 전송되는 CNH raw data는 단순한 거리 측정을 넘어 다양하고 새로운 애플리케이션의 문을 열어준다.

카펫, 나무, 유리, 거울 등 고체물질부터 기체 또는 액체(물, 석유, 화학물질)까지 커피머신이나 자판기에서 컵의 위치와 크기를 감지하고 로봇공학을 위해 바닥 재질을 감지하며, 복잡한 모양, 동작 또는 손동작 인식을 개발하는 것이 가능하다.

■ 시장/업계의 주요 요건과 이점은 무엇인가

AI 기술은 데이터를 기반으로 학습하고 판단을 내리는데, 어떻게 하면 고품질의 데이터를 빠르고 대량으로 받을 수 있는지를 고민하고 있다.

이러한 AI 업계의 과제를 ST는 CNH 기술을 적용해 해결하고 있다. 

기존 히스토그램 형식보다 훨씬 작은 데이터 전송 및 저장으로 비용을 절감할 수 있으며, 데이터를 보다 쉽게 비교하고 해석할 수 있도록 한다. 

또한 멀티존 지원은 ToF 데이터의 공간적 변이를 보다 자세히 분석할 수 있게 해준다.

■ 경쟁사 제품(또는 기존 제품)과 비교할 때 어떠한 차별성이 있나

ST의 최신의 TOF센서는 CNH 기술을 적용하여 다용도의 광학 센서로서 무한한 AI 기반 애플리케이션을 구현할 수 있도록 해준다.

표준 거리 측정 데이터와 함께 호스트에 전송되는 이 CNH raw 데이터는 단순한 거리 측정을 넘어 다양한 새로운 애플리케이션의 문을 열어준다. 

또한 저전력, 멀티존, 근/원거리 감지, 컴팩트한 소형 통합 모듈 구조, 넓은 FOV, 손쉬운 운영 등의 장점을 가지고 있다.

■ 오늘 소개한 내용과 관련해 e4ds 독자들에게 한 말씀 부탁드린다

귀한 시간 내셔서 ST의 TOF 센서에 관심을 가지고 참석해주신 e4ds 독자분들께 진심으로 감사의 말씀을 드립니다.

ST는 시장에서 선택받고 소비자에서 사랑받을 수 있는 최고의 제품을 만드는 데 도움이 되도록 최선을 다해 지원해 드리겠습니다. 

많은 관심 부탁드립니다.