허*현 : 오늘 코엑스 AIot 전시회 다녀왔는데 Nordic사 제품이 많던데요. 장단점 비교를 할 수 있나요?
e4ds : 노르딕 제품은 BLE에 강점이 있고, ESP는 WIFI에 강점이 있을 것 같습니다.
전*웅 : 개발 환경은 아두이노랑 ESP쪽에서 나오는 IDE 환경이 있는데, 어느것이 좋을까요?
e4ds : 장점이 다르게 있는 것 같습니다. ESP IDF로 개발하는 것은 최적화나 디테일하게 만질 수 있는 것이 장점이고, 아두이노 IDE는 보다 빠르게 개발할 수 있는 장점이 있습니다.
박*영 : Stop/Sleep 상태에서 타이머 RTC ADC 등의 주변장치가 어느 정도까지 독립적으로 동작 가능한지 궁금합니다. 특히 Wake-up latency와 주변장치 재동기화 시간에 대한 세부 스펙도 궁금합니다.
ROHM1 : Standby Mode는 Halt mode와 Stop mode를 지원합니다. Halt mode에서는 RTC, ADC등 일부 IP가 동작 가능합니다. 자세한 사항은 User's manual의 [Table 4-4 State of Each Function in Standby Mode] 이 기재 되어 있습니다. Wake up latency에 대해서는 Halt mode시에는 60 ~150 us, stop 약 2.5ms 정도로 참고 부탁드리며, 자세한 사항은 별도 연락을 부탁드립니다.
최*준 : MCU가 소형이라 다양한 용도로 활용하는데요 아두이노 라즈베리파이 등을 잘 이용하면 MCU기능이 어느정도 커버될 수 있을까요 MCU를 제품패키지 형태로 편하게 쓸 방법이 궁금합니다
ROHM1 : MCU는 단품 판매만 지원하고 있습니다. 아두이노와 간이 패키지화된 제품은 평가용으로 인식해주시고 실제 제품 양산 시에는 주변 환경에 맞춰 별도 설계해 주셔야 안정성이 높아집니다.
천*희 : 모터가 숏트 될 경우, 보호 회로 기능이 있나요?
NOVOSENSE1 : 모터 드라이버에서 기능을 제공하는 경우도 있으며 외부에 보호회로를 추가하여 구현하실 수도 있습니다.
채*기 : 드라이브 칩 정격 허용 전류는 어떻게 되나요?
NOVOSENSE1 : 사용하시는 사양에 따라 그에 맞는 제품을 선정하실 수 있습니다. FET가 내장된 제품의 경우 최대 피크 전류 15A 제품까지 준비되고 있습니다
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.
UNIVERSALROBOTS1 : 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.
최*은 : 현재 PCIe, USB4, DisplayPort, LPDDR 등 다양한 표준이 병행 검증되는 환경이 많습니다. 7 시리즈가 이런 서로 다른 프로토콜 테스트를 한 플랫폼에서 통합 관리할 수 있는지, 아니면 별도 옵션 구성이 필요한지요?
TEKTRONIX1 : 말씀하신 어플리케이션들은(PCIe, USB4, DisplayPort, LPDDR ) 각각의 옵션( Tekexpress , Clarisu)로 구성이 필요합니다. 즉, 각 어플리케이션에 따라 Tekexpress, 또는 Clarius 라는 소프트웨어 옵션 플랫폼으로 측정합니다. 세미나 하반부에 설명드립니다.
최*빈 : QuietChannel 같은 신호 복원 기능은 복원 자체는 잘 되더라도 실제 원 신호 대비 왜곡이 남을 수 있습니다. 이 기능을 사용할 때 신호 복원 오차나 알고리즘 신뢰도를 사용자가 검증할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다
TEKTRONIX1 : QuietChannel 은 신호 복원에서 원신호의 왜공이 없이 noise 관련 부분에 대한 보상을 합니다. 간단한 예로, 오실로스코프의 경우 DSP 필터 기능들이 있는데, 이 또한 hw 필터의 왜곡을 DSP 처리 하여 보상하는 과정에 대한 예제가 있듯이, quite 채널에서는 디임베딩 과정에서 발생할수 있는 노이즈 gain 에 대한 보정을 하는 기능입니다. 잠시후 세미나 중에 자세한 설명이 있을 것입니다.
김*식 : Module VIC6A, ELE6A 사용시 안테나 장착을 위한 설계 PCB 거버 레퍼런스가 제공하는지와 이 모듈과 매칭이 되는 안테나 사양이 있는지 궁금합니다.
ST5 : Module EVB의 거버 data 공유가 가능할 것으로 생각 됩니다. 다만, 본사에 double 체크가 필요하기 때문에 추후 문의주시면 확인 후 회신 드리도록 하겠습니다. 별도의 Antenna 사양은 없으며.. GNSS front end 입력단까지 LNA gain이 25dB이상이 되도록 권고 하고 있습니다.
백*학 : Precise GNSS 기술을 사용하면 DR 의 초기 정합 소요시간이 더 빨라질까요?
ST5 : Precise positioning은 정확도가 높아지는 부분이라, Position fix 시간에 많은 영향을 주지는 않습니다. 따라서, DR초기 정합 시간에는 큰 영향을 없을 것으로 생각 됩니다.
백*옥 : 외부에 PSRAM 말고 다른 device를 추가해서 외부 RAM 확장이 가능한가요? (XIP는 아니지만 메모리 버스(주소)를 그대로 이용이 가능한지?)
INSEM4 : 다른 디바이스라는 것이 어떤것인지 SDRAM이나 SRAM을 말씀하신거라면 지원되는 블록이 없습니다. PSRAM은 mapped 모드가 설정이 안되기 때문에 외부램 확장은 힘들 것 같습니다. PSRAM을 quad로 mapped모드 설정한다해도 대역폭이 부족할 수 있습니다.
최*완 : 두 코어 간에 작업을 효율적으로 나누고 데이터를 주고받는 것을 최적화하기 위한 공식 소프트웨어 개발 키트 차원의 권장 사항이나 표준 설계 가이드라인이 제공되는지 궁금합니다.
INSEM2 : 두 코어간에 자원을 효율적으로 사용하기 위해 내부에 Global Exclusivity Monitor 가 내장 되어 있으며 이에 대해 가이드 라인도 제공 되고 있습니다.
생조** : Silent Switcher2 기술이 적용된 제품이 노이즈 측면에서는 확실히 유리하다고 설명해주셨는데요, 실제 회로 설계 시 EMI 성능 향상 외에 열 방출(thermal)이나 효율(efficiency) 측면에서의 트레이드오프가 있는지 궁금합니다.
ADI1 : thermal측면에서는 BOT를 통한 효율적 열방출구조를 가지고 있고, SP 패키지는는 TOP을 통해서도 열방출이 효과적이도록 제공됩니다. 필요에 따라 package를 선택할 수 있습니다. 효율은, SS3가 Iq가 조금 더 커서 경부하에서 효율은 상대적으로 조금 나쁘지만, 고주파 효율이 좋고, dead time이 거의 0에 가까운 점도 효율이 좋은 이유이기도 합니다.
정*균 : chip이 놓여지는 부위는 빈공간이 있다면, 최대한 그라운드를 깔아주는게 좋은지 궁금합니다.
ADI2 : 파워 부품이 올라가는 Top side에는 GND만 넓게 형성하면 노이즈 특성이 좋지 않습니다. 가능하다면 GND pin 근처만 넓게 배치하고 VIA를 통해서 Layer2에 GND를 넓게 배치 하는 것이 유리합니다
임*현 : HIL을 NI 이용해 구축할때, 기 보유한 타사 양방향파워서플라이, 로드를 통합해 구성이 가능할까요?
NI3 : 넵 NI의 하드웨어 및 소프트웨어는 타사 양방향 파워서플라이를 제어할 수 있는 TCP/IP, CAN 등의 인터페이스를 대응할 수 있기 때문에 통합하여 구성이 가능하십니다.
윤*은 : OBC 입력필터부분의 주파수 특성도 측정할수 있나요
NI3 : OBC 입력 필터 부분의 신호 레벨에서의 실제적인 주파수 특성을 의미하시는 것인지요!? 본 ITS 솔루션은 NI PXI 시스템을 기반하고 있으므로 해당 신호를 측정할 수 있는 오실로스코프와 같은 디바이스를 추가하여 사용자 목적에 맞는 커스텀한 시스템 구성이 가능하십니다
박*구 : Python 기반 오픈소스 AI 워크플로우도 많이 쓰이고 있는데, NI의 Nigel이 제공하는 고유한 장점이나 경쟁 대비 차별성은 무엇인지요?
NI2 : 수년간 NI의 PXI및 DAQ와 같은 수많은 하드웨어 제품과 LabVIEW와 같은 소프트웨어의 정보들이 축적되어 만들어진 database를 가지고 있기에 NI의 제품을 사용하실때 필요한 정보들을 얻는 것에는 다른 생성형 AI 대비 높은 정확도를 지녔습니다.
최*빈 : Nigel AI Advisor가 LabVIEW 코드 또는 TestStand 시퀀스를 해석·생성할 때, 정확도는 어느 정도이며 복잡한 사용자 정의 함수도 지원 가능한가요?
NI1 : 안녕하세요, 정확도는 수치적으로 표현할 수 는 없지만, 경험적으로 코드/시퀀스의 해석 부분은 매우 신뢰할 만하며, 설명또한 자세하고 정확합니다. 불행히도 현재 코드 생성은 지원하지 않으나, 향후 지원할 예정입니다. Nigel은 진화하고 있고 그 기능도 향상 될 예정이므로 지속적인 관심과 활용 부탁드립니다. 답변이 되셨을까요?
NI1 : 또한, 예제 뿐 만아니라 사용자가 작성하신 함수도 동일하게 분석 및 설명을 해줍니다.
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