갭이어 프로젝트에서 제가 처음 진행하려고 했던 것은 고령자를 위한 전기기기 기술 개발이었습니다. 갭이어 프로젝트에서 계획을 수립할 때, 다양한 피드백을 들을 수 있었고 주변 친구들과 가족들에게 의견을 물어봤을 때, 조금 더 범위를 확장해서 진행해도 될 것 같다는 생각이 들었습니다.
그래서, MZ 세대와 고령자, 장애인까지 다양한 사람들을 고려한 스마트 미러를 구상하기로 했숩니다. 그 전 게시글을 보면 알겠지만, 스마트 미러는 CES 2024에서 영감을 받았습니다. 사람의 얼굴만으로 건강상태를 파악하는 기술이 놀라웠고 내가 그전에 진행했던 컴퓨터 비전 프로젝트와 연관된다고 느꼈습니다.
그래서 다음과 같이, 카메라를 통해 이용자의 건강상태를 확인하고, API와 센서를 이용해 날씨 집안온도, 습도등을 파악하는 기본 기능에 맞춤형 기능으로 건강상태 및 관련 정보를 이용자 동의 하에 가족들에게 메일을 보내는 서비스, MZ세대를 위해 인생 네컷등 다양한 필터기능, 그리고 집에서 발생하는 소리를 전원이 켜져있을 때 변환하는 기능까지 구현해보고자 했습니다. 사실 혼자 하기에는 조금 무리가 있을 것같긴 하지만, 다양한 논문들과 컴퓨터 비전 인강을 들으며 한번 구현해보고자 합니다. 사실 이거 말고도 모터구동, AI 대회등 다양한 대회가 있지만 많은 금전적 지원을 받는 만큼 잘해보고자 합니다. 예선이 통과되면 꾸준히 올릴 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.
안녕하세요. 이번에는 경기도에서 진행하는 경기청년 갭이어 프로젝트에 선정된 후기를 적어보겠습니다.
* 갭이어 프로젝트란?
청년들이 실패에 대한 두려움을 깨고 본인이 하고 싶은 일을 찾아서 도전할 수 있게 기회를 주는 프로그램입니다.
심사 방법은 다음과 같습니다.
설명
제가 서류에서 작성한 주제는 < 사회적 소수자를 위한 인공지능 임베디드 기술> 이었습니다. 저는 작년에 청각장애인을 위한 기술 개발 프로젝트를 진행했는데, 이때 심사위원 분께서 사업화 가능성을 이야기 하며 실버타운이나 노약자들을 대상으로 범위를 넓히고 좀더 전문적으로 진행하는 게 좋다는 피드백을 받았었습니다. 이에, 저는 대학원 진학 분야에 걸맞게 지원금을 받으며 비싼 하드웨어와 제어기술, 컴퓨터 비전과 임베디드 시스템등 다양한 제 전공지식을 융합해서 실버타운에서 임베디드 시스템을 주제로 신청서를 냈습니다.
1차 서류 합격후 면접을 보러 광교로 갔습니다. 학교 재학중이라 사실 너무너무 멀었지만.. 눈물을 머금고 갔습니다. 면접에서는 정말 서류에서 물어봤던 질문들을 다시 했던 것 같습니다. 제 주변에는 아이를 둔 어머님부터 음악하시는 분까지 다양하게 계셨습니다.
그리고 나서 어제! 결과가 발표됐습니다. 결과는 합격으로, 아직 끝이 아닌게.. 계획서를 보고 또 걸러내는 작업이 하나 더 있다고 합니다. 열심히 해서 좋은 결과물을 내보겠습니다! 자세한건 따로 카테고리를 만들어서 주기적으로 올려보겠습니당
한국 경영 신문에서 더 밀크팀과 협업을 통해 CES 2024를 갔다 온 후 정리한 도서를 읽었다. CES는 지구촌 최대 전자 정보기술 박람회로 공학전공자라면 꼭 한번쯤은 참여해보고 싶은 박람회이다. 또한, 세계적인 트렌드를 읽을 수 있는 좋은 기회이기 때문에 이번에 <CES 2024> 책을 정리해서 포스팅 해보려고 한다. 첫 게시물은 해당 책의 section1 부분을 정리하고 전체적인 특징을 보기로 했다.
2024년에는 인공지능과 모빌리티가 주요 테마로 설정되었고 웹 3.0과 우주기술, 인간 안보가 각광받기 시작했다.
*웹 3.0이란? 웹 3.0은 '시맨틱 웹(Semantic Web)'으로도 불린다. 시맨틱 웹은 컴퓨터가 웹페이지에 담긴 내용을 이해하고 개인 맞춤형 정보를 제공하는 지능형 웹 기술로 일종의 '인공지능(AI) 웹'
* 인간 안보란? 깨끗한 공기와 물을 확보하거나 의료 서비스를 받을 수 있는 것
#CES의 트렌드 단어 : GenZ, 디지털 헬스케어, 모빌리티쇼, TV 인텔리전스 허브, 지속가능성과 포용성, 디지털 인프라 진화
#네가지 트랜스포메이션
트랜스포메이션은 각 기업과 조직이 디지털 기술을 통합하여 운영, 프로세스, 문화를 근본적으로 변화시키는 프로세스를 말한다.
1. AI 트랜스포메이션
모든 기업이 AI에 초점을 맞추었다. AI를 통해 저화질 콘텐츠를 최고화질로 바꾸어주고, 자동차에도 AI 챗봇이 내장돼 운전자가 목적지를 정하지 않아도 챗봇이 운전자와 대화를 나누며 지원해준다. AI를 통해 칫솔질을 향상시킬 수 있는 칫솔도 나왔으며 코골이를 줄여주는 베개는 혁신상을 받았다.
앞으로 다가올 온디바이스 AI는 스마트폰, TV 자동차등 기기 자체에 AI 가 장착된 것 을 말한다. 인터넷에 연결되지 않고도 기기에서 명령하고 실행할 수 있다. 앞으로 온디바이스 AI 시대가 온다고 많은 전문가들이 말했다. 한편, 이번에 자율주행과 구글 어시스턴트등 당시 핫했던 기술들이 이번에는 보이지 않았다. 기술의 등장과 쇼케이스가 중요한 것이 아니라 소비자를 편리하게 하고 가치를 높여주는 제품만이 살아남는다는 것을 증명하는 사례일 것이다.
2. 소프트웨어 중심 자동차 트랜스포메이션
자동차 산업은 소프트웨어 중심으로 변하고 있다. SDV는 이제 트렌드가 되었다. 현대자동차는 SDx라는 개념을 제시했는데 자동차를 넘어 주변의 모든 환경까지 AI 와 소프트웨어로 결합한다는 개념이다. 현대차는 SDV OS를 2025년까지 개발하고 모든 신차에 2026년에 적용한다고 발표했다.
나무위키
3. 그린 트랜스포메이션
한국 스타트업 미드바르의 '에어팜'은 이번에 최고 혁신상을 수상했으며 기존 수경 재배 기반 스마트팜 대비 물 사용량이 95% 적은 것이 특징이다. HD현대 역시 Xite 혁신을 통해 인류가 미래를 건설하는 근원적 방식을 변화시킬 것이라 선언했다. Xite 는 물리적 건설현장인 Site를 확장한 개념으로 미래기술을 도입후 인류의 지속가능성 문제에 대한 해답을 찾겠다고 강조했다. 독일의 보쉬는 수소에너지를 강조했다.
미드바르 홈페이지
4. 로봇 트랜스포메이션
삼성전자와 LG전자는 로봇을 중점적으로 전시했다. AI 컴패니언 볼리등 생성형 AI를 적용하여 새로운 디바이스 경험으로 혁신할 거라 이야기했다. 이에 저자는 2020년대 중후반부터 로봇쇼가 될 것임을 예상했다.
귀여운거 인정합니다.
CES주관사인 CTA가 확장 가능성이 큰 대표분야로 플랫폼, 디지털 트윈, 로보틱스를 손꼽았다.
플랫폼은 LLM등 생성형 AI 기술 자체를 제공 사용자들이 텍스트 생성, 이미지 생성등 에 활용하도록 하는 접근법이라고 할 수 있다. 예시로 한국 스타트업 마음 AI가 있다. 디지털 트윈은 현실과 똑같은 가상 사물, 환경을 조성해 효율화 제고에 활용하는 기술을 말한다. 사물 인식, 물리법칙등이 적용된 환경을 시뮬레이션하고 분석, 연산하는 과정등에서 AI 기술이 활용된다. 예시로 독일 기술업체 지멘스가 있다. 로보틱스 역시 AI 기술이 널리 활용되며 빠르게 성장중이다. 생성형 AI 모델로 로봇의 작동을 제어하기 위한 프로그래밍을 자연어로 대체하거나 사용자에게 보다 효과적인 사용 환경을 제안하기 위한 분석등에 AI를 활용하는 식이다.
#이번 CES 2024의 특징
중국은 참여가 부진했던 지난 해보다 두배 늘어난 전시부스를 운영했고 AI 영역에서 뚜렷한 성과를 보여주었다. AI 번역기 'X1' :
다양성과 포용 또한 관심이 증대했다. 시니어 기술들이나 포용적 기술들이 진화했다. 13억명이 넘는 장애인구를 위한 제품 출시에 기업들은 심혈을 기울이고 있다.
아까 말했듯이 모빌리티가 각광받았다. LG전자는 가전을 넘어 모빌리티로 확장하고 있는데 LG는 기존 차량의 OS성능을 강화하거나 개발자를 돕는 솔루션을 제공하는 LG 알파웨어를 공개했다.
많은 기업들이 전기차 전기드론등 다양한 전기화 제품을 선보였고 전기화 혹은 전동화로의 전환은 지속될거라 예측된다.
이번 CES 2024에서는 지속가능성이 그린워싱이 아니라 실제로 비즈니스 매출 및 수익화가 가능한 단계로 접어들었음을 보여주는 현장이었다.
AI와 사물인터넷의 결합, 딥테크로 헬스케어가 진화하고 있다. 매직미러라는 스마트미러를 통해 건강정보를 알 수 있고 우울증 위험까지 알아낼 수 있는 기술이다. 최대 안경회사인 에실로룩소티카는 청각장애인들을 위해 안경을 착용하면 소리가 증폭되는 기술을 개발했다.
메타버스는 공간컴퓨팅으로 전환중이다.
푸드 테크는 환경 친화적인 식량 생산에 주목했다. 한국기업 미드바르는 언제 어디서나 식량 생산이 가능한 공기주입식 농장 시스템 에어팜을 선보였다. 윌텍스는 윌쿸이라는 휴대용 전자레인지 가방을 선보였다. 또한, 반려동물을 위한 펫테크의 진화 역시 새로운 테크였다.
간단하게 chapter 1 을 정리해보았고 기업이나 해당 산업별로 자세하게 다음장부터 정리해보겠습니다.
요즘들어 인공지능의 일상속의 진입이 더욱 체감된다. 오늘 학교 앞 식당 포스터가 있어 보았는데 어떤 젊은 여자가 어서오세요라고 말하는 만화형식의 포스터였다. 이런 콘텐츠를 많이 본 나는 쉽게 이 포스터가 생성형 인공지능으로 제작한 그림인 것을 알 수 있지만, 어르신들은 그냥 직접 만든 그림으로 생각할 수도 있겠다라는 생각이 들었다. 한참 인공지능으로 저작권 무단 사용등 문제가 SNS에서 도마위에 오르던 것도 금새, 지금은 Chat gpt를 어떻게 하면 효율적으로 사용하는 지를 이야기 한다. 특히나, 트렌드에 민감한 쇼츠같은 곳에서도 인공지능을 활용한 콘텐츠가 눈에 띈다. 인공지능 목소리와 인공지능 그림으로 컨텐츠를 만드는 세상. 이거 참 편리한 세상 아닐까?
나는 인공지능의 수혜를 톡톡히 받았다. 머신러닝 특히, 컴퓨터 비전을 이용해 각종 대회에서 수상한 경험이 있고 과제를 인공지능을 활용해서 진행한다. "인공지능에 대한 개념을 교수들이 명확하게 가지고 있지 않아서 내가 직접 인공지능을 공부하고 과제에 활용했다"라고 이야기했던 15학번 경영학과+ 컴퓨터 공학부 전공을 했던 현대자동차 선배님의 말과 다르게 지금은 대부분 교수들이 과제에 있어 인공지능을 권장하고 있다. 머신러닝을 적용하는 과제는 주로 LTSM 신경망을 활용하여 다음 분기의 흐름을 예측하던가, CNN을 활용해서 이미지 분석을 진행하는 것이다. 아두이노 통신을 활용해서 내 제스쳐를 인식 시키고 그 제스쳐에 해당하는 카테고리를 출력하는 과제도 생각난다. 그리고 이 모든 코드를 수정해주는 것에 Chat gpt (LLM)가 있다. Chat gpt를 활용하더라도 짜준 코드는 쉽게 수정할 수 있으며 Chat gpt는 그저 코드 짜는데 귀찮음을 조금 덜어주는 역할이지 아무것도 없는 공터에서 전부 짜주는 것으로 생각하는 공대생은 거의 없다. 공대 수업 특성상 어떤 주제를 조사해오라는 레포트를 쓸 일이 없지만서도, 그런 과제에 있어서는 인공지능을 권장하지 않는다.
그런데, SNS에서 올라오는 인공지능 사용법은 조금 다르다. 어떤 주제를 조사하는 레포트나 본인의 의견을 작성하는 레포트에 Chat gpt를 사용하는 것이다. Chat gpt를 사용하게 된다면, Chat gpt의 말투를 자유자재로 바꿀 수는 있지만 Chat gpt가 어느정도 일관성이 있게 이야기 하는 것을 금방 알 것이다. 나도 금방 따라할 수 있을 정도이다. 아무 질문이나 가정해보겠다.
Chat gpt야 밥을 맛있게 먹는 법은 무엇일까?
아래는 Chat gpt의 답변이다.
아래는 내가 보지 않고 작성한 답변이다.
밥을 먹는 법에는 여러가지 방법이 있습니다. 다음은 밥을 맛있게 먹는 법의 예시입니다.
1. 조미료나 양념을 추가합니다. 조미료나 양념을 추가하는 것은 밥과 함께 먹는 반찬의 풍미를 더욱 깊게 만들어줍니다.
2. 밥의 조리법을 변경합니다.
대충 보아도 어떤 형식으로 대답할 지 눈에 보인다. 잘 모르는 사람들에게는 매끄러운 문장들이지만, 교수님이나 유사도 테스트에서 이러한 주제를 그냥 복사 붙여넣기 한다면 금방 들통날만한 문장들이다.
또한, 4학년 정도의 전공지식을 물어본다면 Chat gpt는 생각보다 정확하게 대답하지 못한다. 교수님들과 같이 산업체로 가면서 이 이야기를 했는데 교수님도 고도화된 지식을 물어보면 전혀 다른 대답을 한다고 말하셨다. 그런데 Chatgpt를 잘 사용하는 법의 강의를 들으라고 하면서 chat gpt에게 보고서를 부탁하는 것은 큰 차이가 난다고 이야기 하는 것은 상당히 위험하다고 들린다. 본인이 그 주제에 대해 어느정도 지식이 있고 수정할 수 있는 배경지식이 있다면야 괜찮겠지만, 너가 사용하는 방법을 몰라서 그렇지 정확히 안다면, Chatgpt는 직접 사용한 사람들에 비해 훨 좋은 퀄리티의 과제를 뽑아줄거야 라는 식의 답변은 상당히 위험하다. 나의 학부 교수님께서는 인공지능이 마치 펜과 같다고 이야기 했다. 지금 많은 사람들이 영어로 소통하는게 당연하고 영어가 우리의 가능성을 더 넓은 곳으로 이끈 것과 같이, 인공지능도 그런 도구의 영역이라고. 인공지능 자체를 공부하는 것보다 우리의 전공과 연계되어 인공지능을 사용하여 더 넓은 곳을 바라보는게 좋을 것이라고.
그런데, 지금 Chatgpt 사용법 강의나 글들을 보면 도구가 아니라 모든 것의 해결법으로 보는 것 같다. 심지어 강의는 Chatgpt로 주식을 하는 법등 얼토당토 않는 주제들을 가지고 서로 스터디까지 열리면서 공부하는 것을 보며 과거에 구글이 각광받을 때도 <구글 검색 잘하는 법> 같은 책이 나왔을까라는 생각이 들었다. 물론 정보취약계층이나 상대적으로 인공지능을 접하기 어려운 직군이나 전공 사람들에게는 유익한 강의일 수도 있겠지만, 모든 사람들에게 마치 인공지능이 모든것의 해법이고 답이다 라고 접근하는 방식은 조금은 위험한 것이라고 생각한다.
공감하는 글
우연히 서로 퀴즈를 내고 답하는 글에서 이런 문장을 보았다.
요로 끝나는 문장에서 설명을 할 때는 다로 끝나는 문장이다.
아닐 수도 있겠지만 이는 Chatgpt의 문체와 상당히 유사하다. 불필요하고 혼동될 수 있으며 같은 의미가 비슷한 수식어가 여러번 사용되는 것도 Chat gpt의 특징이다.
영상 컨텐츠에도 큰 문제가 있다. 최근 우리 학교 에타에서는 인공지능이 그린 그림으로 난리가 났다. AI가 그린 한국 여성과 남성이라는 사진에서 한국 여성들은 카페에서 커피를 들고 한국 남자들은 군복을 입고 있으며 여자는 그런 남성들을 비웃고 있다. 인공지능도 인정한 남녀역차별이라는 댓글들이 무수히 달렸다.
해당 사진 . 상세한 정보를 기입하지 않았더라면 도출해 내기 어려운 이미지다.
그러나 아무도 이 생성형 이미지의 제작 과정과 질문에 대해서 의문을 가지지 않다, 한 사람이 의문을 가지자 그제서야 여러 반박 글들이 달렸다. 그것도 소수였고 결국 객관적인 인공지능 역시 인정한 한국의 역차별 문제로 주제가 귀결된 후 끝났다. 생성형 이미지 달리나 다른 많은 머신러닝 프로그램을 사용해보아도, 해당 그림과 같은 문제는 나타나기 어렵다. 특정 성별 장애 유무등 다양한 요소들을 차별하지 않게 만드는 것이 생성형 AI 의 핵심이기 때문이다. 쇼츠에서 최근 나온 영상들을 보게 되면 AI로 어떤 명령을 치게 되면 AI는 해학적이고 한국적인 이미지를 형성하고 AI 목소리가 이를 읽어준다. 그러나, 실제로 영상제작자가 그 질문을 했는지는 아무도 모른다. 또한 그런 간단한 질문으로 보여주기 어려운 이미지들을 보여준다. 그러나 댓글들은 이를 아무 의심없이, 객관적인 인공지능이 판단한 우리 사회, 우리 문화로 받아들인다. 인공지능으로 형성한 이미지나 컨텐츠에 정보출처가 필요하다 생각하는 이유다.
해당 쇼츠
해당 쇼츠와 반응.
한편으로는 금새, 내가 생각한 것보다 훨 진보된 인공지능으로 인해 이런 주장도 무의미할 지도 모르겠다. 특권의식일 수도 있겠지만 4년제 대학생이 가지는 것은 단순히 정보 취득과 능숙한 테크닉이 아니다. 코로나 시대, 온갖 부트캠프가 도래하면서, 많은 사람들이 대학의 존재성에 대해 의문을 가졌다. 부트캠프 반년만 갔다오면 반도체 4년지식을 가지는데? 컴퓨터 코딩을 컴공보다 잘하는데? 사실은 대학교 전기전자전공자보다 납땜은 상업고등학교 전기전자공학 친구들이 훨씬 잘하고 일머리가 있다. 부트캠프 1년한 학생이 컴퓨터공학부보다 코딩을 잘할 수도 있다.
공학기준으로 이야기하자면, 코딩과 납땜은 기계와 인공지능으로 금방 대체될 수 있는 것이다. 우리가 대학문을 닫고 나올 때 우리가 가져야 할 것은 전공지식도 지식이지만, 문제가 발생했을 때 논리적으로 해결하는 방법과 극복하는 방법, 다양한 활동으로 얻은 감상과 넓은 시야등 인공지능으로 대체하기 어려운 우리만의 주관적인 능력이 아닐까 싶다. 컴퓨터 공학자들은 부트캠프로 코딩실력을 배웠다는 비전공자들보다 자료구조와 컴퓨터 구조 전반적으로 컴퓨터가 어떻게 흘러가는 지를 알고 있을 것이고 같은 코딩을 해도 다를 것이다. 전기전자전공자 역시 같이 납땜을 하더라도 회로구성에 있어 발생하는 문제점과 이것의 해결법을 수학적, 공학적으로 분석할 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 또한 우수한 학교에서 석사 박사를 하고 오랫동안 연구하신 교수님과 4년 배운 전공 지식과
강사와 6개월동안 한 습득한 전공지식의 차이가 없을까.
무기력하게 느껴질 수 있는 이런 상황에서 우리는 오히려 인공지능을 효과적으로 다루고 한편으로는 계속해서 대체할 수 없는 우리의 독자적인 능력을 키우는 일이 해답이라고 생각한다.
안녕하세요 오늘은 전력전자에서 정류기 부분을 설명하려고 합니다. 정류기는 교류를 직류로 변환하는 장치로 전력전자 회로 구성할 때 자주 사용되는 회로중 일부입니다. 저희가 공급받는 전류는 3상 220V 60HZ 교류입니다. 이를 가전제품이나 다양한 곳에서 사용하기 위해서는 이 교류를 직류로 바꾸어주는 전력전자 기술이 핵심입니다. 또, 전압을 올리거나 낮추거나 하는데에도 이런 회로가 들어가게 됩니다.
정류기는 주로 전력용 다이오드를 사용하여 교류전력을 직류전력으로 변환하는 전력 변환기입니다. 다이오드는 mosfet, IGBT, BJT와 다르게 온/오프 제어불가 소자이기에 정류기를 이용해 직류 출력전압을 제어하기에는 불가능합니다.
1. 반파 정류기
반파 정류기는 아래 그림과 같은 출력을 나타내는 회로입니다. 다이오드 하나로 구성되어 있고 다이오드에 역전압이 걸려 직류로 변환시켜줍니다. MATLAB- SIMULINK 를 활용해 보여드리겠습니다. 310V 6HZ 전압을 걸어준 아래와 같은 회로가 있습니다.
저항에 걸린 출력 전압을 보게되면 음방향으로 흐르지 않는 다는 것을 알 수 있습니다. 현재, 다이오드의 영향으로 정현파의 모습이 아닙니다. 어쨌거나, 이처럼 인가된 교류 전압을 다이오드가 정류를 시키는 것을 알 수 있습니다. 그런데, 이처럼 생긴 DC는 직관상 안좋다는 것을 딱봐도 알겠죠? 그래서 이를 마치 고정된 DC값으로 줄일 방법을 찾아보게 됩니다.
+커패시터 가 그 방법중 하나입니다.
이처럼 커패시터를 달게 되면 전압이 평탄화 되는 것을 볼 수 있습니다.
2. 전파 정류회로
전파 정류회로는 반파회로의 단점을 상쇄합니다. 반파정류회로 같은 경우, 낮은 부하에서만 사용 가능하며 고급 정류기에 사용되기 어려운데 전파 정류회로는 음의 방향을 0으로 만들었던 반파정류회로와 다르게 반전시켜 절대값처럼 사용합니다.
Moore's Law: 무어의 법칙 전기전자학부 학생이면 절대 모를 일이 없는 법칙입니다. #of transistors on IC doubles roughly in 2 years 예를 들어 1990년대 IC칩의 L 길이는 1um였습니다. 그리고 2000년이 되었을 때 L=130nm가 되었습니다. 같은 면적에 트랜지스터가 몇십배나 더 들어갈 수 있게 된거죠. 무어의 법칙은 최근들어 길이가 너무 작아져서 그 법칙이 깨졌지만 몇가지 시사점을 안깁니다.
그중 하나는 반도체의 크기는 줄일수록 좋다. 입니다. 우리가 어떤 MOSFET을 가정해서 보았을 때 이것의 크기를 일정 비율로 줄인다고 하게 되면 모든 값들이 영향을 받게 됩니다. 전력소모는 줄인 크기의 제곱만큼 영향을 받고 digital circuit delay 또한 줄인 크기만큼 줄게 됩니다. 즉, 더 빠르게 더 전력소모를 적게 회로를 구성할 수 있는 것입니다. 따라서 반도체의 크기를 줄이는 시도는 여전히 이어지고 있고 우리가 흔히 뉴스에서 보는 nm를 줄이는 공정이 바로 이 L 값을 이야기하는 것입니다.
반도체의 시장
반도체를 구분하는 방법은 여러가지가 있습니다. 일단 메모리와 비메모리로 나눕니다. 메모리 반도체는 잠시후에 깊게 다룰 예정이고 비메모리 반도체는 이미지센서, CPU, API 등을 이야기합니다. 정보처리를 주로 다루며 반도체 시장의 70%를 차지합니다. 메모리 반도체는 삼성전자가 주력으로 담당하는 분야로 메모리 반도체는 RAM ROM/ volatile non-volatile/ static,dynamic memory 로 여러 방법으로 나눌 수 있습니다,
1. RAM vs ROM
RAM은 휘발성 메모리 Random access memory의 줄임말로 저장된 요소를 읽고 쓰고 할 수 있는 것을 이야기합니다. 전원이 꺼지면 정보가 사라집니다.
ROM은 Read-Only memory로 비휘발성 메모리입니다. 읽기전용 메모리이며, 정보가 오랫동안 저장됩니다.
2.Volatile/non-Volatile
Volatile은 전력이 없으면 데이터를 지웁니다. non-volatile은 반대겠죠.
3.static/ dynamic
static은 전력이 공급되고 있을 때 데이터를 계속해서 저장하고 있는 것이고
dynamic은 주기적으로 재활성화를 하지 않으면 데이터가 초기화 됩니다.
컴퓨터 메모리 구조
Access time 빠른 순서대로 Register (Flip Flop) - Cache (SRAM) - On-Board Memory (DRAM) - OFF board memory (Flash disk, Magnetic hard drive) 이며
반대로 storage capacity는 반대입니다. 왼쪽이 제일 작고 오른쪽이 제일 큽니다.
그럼 SRAM과 DRAM을 보겠습니다.
1. SRAM
Static, volatile memory 입니다.
로옴
Hold mode, write mode, read mode 세가지가 있습니다.
2.DRAM
dynamic volatile memory입니다. 커패시터로 구성되어 있어 시간이 지나면 데이터가 바뀌게 됩니다. 따라서 주기적으로 refresh 해야합니다. 삼성전자에서 제일 잘 하는 반도체이기도 합니다.
로옴
간단하게 반도체들의 종류를 보았습니다. 산업보다는 종류를 보았는데 다음에는 반도체 시장을 조사해보겠습니다.
