ADI의 IoMT를 위한 고성능 관성센서
강*준 : 진동 감지해서 노이즈 제거를 한다고 했는데 어떤 방식으로 오차를 줄이는지 궁금합니다. 드론 같은 경우 상당히 진동이 많을 텐데요. 잡음 제거에 CPU POWER를 많이 소모해야해서 CORE를 좋은 것을 사용해야할 것 같아서요.
: 간단하게는 빠르게 여러번 읽어서 평균을 내는 방식을 합니다. 자세하게 설명드리기가 애매한 점 양해 부탁 드리겠습니다.
차량용 레이더 기술발전에 따른 도전과제 및 솔루션
신*승 : 차량용 레이다에서의 challenge 중에서 Phase noise와 관련된 문제를 보통 어떤 방식으로 해결하고 있나요?
: phase noise의 경우 신호 소스원의 퀄리티와 관련된 부분으로 특성이 좋은 소스가 사용되야 합니다. 설계단계에서 해당 성능을 향상시키기위한 설계가 진행되야 하고요
강*완 : kmyeo79님 질문에 대한 답변 중, 민감도는 높은 수록 좋다 하셨습니다. 민감도와 오작동가능성 변수간에는, 반드시 상관게성 증가는 필연귀결원리~ 관련하여,연구결과는 있으신지요?
: 레이다 개발업체들이 사물인식함에 있어 오작동을 줄이기 위한 노력을 하고 있습니다. 키사이트는 개발업체에서 이러한 개발에 도움을 드리고자 더욱 성능 좋은 솔루션을 제공하기 위해 노력 중입니다.
김*호 : 차량용 레이다 기술 발전이 자율주행 서비스 퀄러티와 밀접한 연관이 있을겁니다. 가격도 내려가고 좀 더 활성화되서 응용서비스가 다양해졨으면 하는 바램입니다
: 향후 자율주행이 가능해지고 V2X 기술도 발전하면 다양한 응용서비스가 나올 것으로 예상됩니다.
임*식 : 상용화를 생각하면 3가지 주요 라이다 레이더 카메라중에 어느곳에 집중하는게 비용 및 성능을 모두 잡는것인건가요?
: 시장에 main player가 있느냐 문제로 접근하시는 것이 좋을 것 같습니다. 하드웨어적인 성능은 각 사의 차별이 어려울 것 같고요, 많은 profit 부분은 쏟아지는 데이터를 어떻게 유효한 정보로 만드느냐에 더 연관되는 것 같습니다.
임*철 : 라이다 대신 레이더로 하면 가격 상승이 있지 않을까 생각이 드는데 가격 경쟁력을 갖을 수 있을지요?
: 처음에 차량용 radar가 나왔을때 가격이 1000만원대 였습니다. 가격은 기술이 개발되면서급속히 줄어들 것으로 예상 됩니다.
AI 통합을 위한 클라우드 애플리케이션 가속화
강*석 : 그러면 xilinx platform을 사용할 때의 장점은 추론에 특화된 제품을 이용함으로 빠르게 추론할 수 있다는 것인가요? 결국 새로운 데이터로 계속적으로 네트워크를 구성하는 서버에서 사용하기보다 임베디드 부분에 특화된 부분인가요?
: 오늘 소개드리는 내용은 Server + Xilinx Accel. Card 구성에 대한 내용 입니다. Embedded 지원 Solution도 향후 지원 계획이 있습니다.
김*로 : 발표자료는 VCU1525보드를 통해 구현하셧는데, ZCU106 보드를 통해서 구현하는데 문제가 될 부분이 있는지요.
: 네 문제가 됩니다. 사실 cloud 쪽에서는 훨씬 큰 전력소모와 훨씬 높은 성능을 요구하기 때문에 사용되는 보드 또한 다릅니다. ML suite는 굉장 큰 디바이스가 올라간 보드르 사용합니다. ZCU106 에서는 revision stack 을 이용해서 ML application 의 구현이 가능합니다. ML suite나 revision stack의 ML 구성이나 기본적인 구성(processing engine구조,xfDNN lib) 은 동일합니다. 다만 application 의 특성에 따라 logic size, 동작속도 등이 다릅니다.
여*민 : 다른 회사 제품이긴한데.. 예전에 FPGA 사용시 코드 변경후 Bulid 및 complie시 생각보다 시간이 상당히 걸리던데요. model 변경시에 소요시간이 많이 걸리나요?
: 기본적으로 ML suite를 접근 방식은 기존 FPGA 사용방식과 다릅니다. ML suite에서는 이미 만들어진(build/complie 된) processing engine을 사용하는 방식입니다. network 이 바뀌어도 사용하는 FPGA 디자인 core는 동일합니다.
: 따라서 network 이 변경되더라도 FPGA에 대한 build나 compile은 없습니다.
여*민 : 최초 모델을 만들때도 사용자가 개입을 해서 Node나 Weight를 정해줘야 하나요? 최초 생성시는 default setting 값이 있는거죠?
: training 관련되서 문의 주신것인가요?
박*희 : 아.. 자일링스 자체 ML-suite가 있군요.. 혹시 오픈소스 모델들을 넣어서 사용할 수도 있나요?
: 지원되는 framework 에서 train 된 network은 사용이 가능합니다.
박*희 : PC+GPU를 사용하여 머신러닝(얼굴인식)을 해보고 있는데요, fpga에 대한 사전지식이 없는 사람도 자일링스 사용이 가능할까요?
: 네 기본적으로 설명드리는 ML suite는 이미 디자인 되어 있는 FPGA card에 해당 network을 올리는 방식 입니다. 다만 현재 ML suite는 CNN만 지원하기 때문에 안면인식에 대해서는 확인이 필요합니다.
측정 결과(Pass/Fail) 판정에 관련된 위험을 통제하는 방법과 장비의 주요 고장 원인 및 예방법
조*구 : 회사에서 34401A 디지털멀티미터를 사용하고있는데요. 절연트랜스 사용 유무에 상관없이 계측기 입력전원케이블 근처에 있던 타 3상 교류 전원케이블에 대한 영향을 받더라고요. 이 부분을 없앨 좋은 방법이 없을까요?
: 구체적인 configuration에 따라 다르지만, 전원의 접지는 전자적 잡음이 pass 하는 통로 입니다. 따라서 3 Phase의 영향을 적게 받으려면, 전원의 배전반 단계에세 분리하여 사용하는 것도 하나의 방법 입니다.
박*훈 : 예를 들어, 어느 정도의 정밀도를 가지는 장비를 사용해야 측정 결과를 신뢰할 수 있고 pass/fail을 판단할 수 있는지요? 정밀도가 너무 낮으면 pass/fail을 구분하기 힘들 수 있고 정밀도가 높은 장비는 고가이고 자료분석에 더 많은 시간이 소요될 것 같아 적절한 장비 정밀도의 선택도 필요하다고 생각해서 질문 드립니다.
: 4:1 이하의 TAR(Test Accuract Ratio)은 불확실성 예산이나 방법을 정밀 조사하기 위한 주요 후보입니다. 왜냐하면 교정에 대한 신뢰도가 낮기 때문입니다. 올바른 교정/시험 기관이라면 피교정 장비의 사양보다 훨씬 좋은 표준사양과의 성능 비교를 실시할 수 있는 전문 기술 및 다양한 장비를 보유하고 있어야 하고 그를 위한 투자와 연구를 지속 할 것입니다. 그러한 규모를 갖추지 못한 업체나 지나치게 저렴한 가격을 제시하는 업체는 테스트의 일부를 생략하거나 올바르지 못한 측정을 함으로써 심각한 품질문제를 야기시킬 수 있습니다. 장비를 테스트하는 데 사용되는 검사 장비의 정확도를 피교정 장비보다 최소 4배 이상이 되게 함으로써 ‘측정불확도’를 최소화 하도록 지속적으로 연구하고 투자하는 교정/시험 기관을 이용하시도록 권장해 드립니다. 올바른 교정은 생산제품에 대한 불량을 줄이고 이익을 극대화 합니다. ^_^
: 고객님의 측정물에 대한 측정범위와 신뢰성을 먼저 정하시면 그에 따라 4:1 의 법칙 등을 적용하시면 됩니다. 신뢰도를 60%로 정하시면 낮은 신뢰도의 장비도 사용사 가능합니다. 감사합니다.
박*훈 : (질문 내용 보강)확률 분포나 측정값 분포에 근거하는 건 측정 데이터를 충분히 얻을 수 있거나 이전 측정 데이터가 많을때 가능해보이는데 그렇지 않은 경우에 대해 질문 드립니다.
: 이러할 경우에 적용을 고려 해 보실 수 있는 기법이 설명드린 Monte Carlo 방법 (또는 Monte Carlo 실험) 입니다.수치 결과를 얻기 위해 반복 된 무작위 표본 추출에 의존하는 계산 알고리즘의 광범위한 클래스입니다. 그들의 핵심 아이디어는 원칙적으로 결정 론적 일 수 있는 문제를 해결하기 위해 무작위성을 사용하는 것입니다. 그들은 종종 물리적 및 수학적 문제에서 사용되며 다른 접근법을 사용하는 것이 어렵거나 불가능할 때 가장 유용합니다. 몬테카를로 방법은 주로 최적화, 수치 적분, 확률 분포로부터의 유도 등 3 가지 문제 클래스에서 사용됩니다.. SSG R & D에서 Randy Coverstone이 만든이 소프트웨어 응용 프로그램은 측정 불확실성을 예측하기위한 계측기 시뮬레이션 모델과 Monte Carlo 접근 방식을 사용합니다. 이는 전통적인 계측과는 다른 패러다임 변화입니다. 자세한 내용은 수강이 끝나시고 관련 자료를 참조 하시기 바랍니다
이*민 : 질문 : 자체 교정 주기를 정하시라고 했는데, 자체 교정 주기를 내부적으로 결정 하기에는 guide 가 없어 판단하는데 어려움이 있습니다. 예를 들어 iso 인증을 진행 시, 어떤 근거로 교정 주기를 설정 했는지 문의가 있다면 답변이 곤란한 경우가 있습니다. 하여 자체 내부 교정 주기를 설정 할수 있는 guided가 있는지 궁금 합니다.
: 그럴 경우에는 해당 장비의 제조사에서 제시하는 권장 교정 주기를 다르시거나 KOLAS 공인교정기관 운영세칙에서 권장하는 교정 주기를 따르시고 자체 교정 주기를 정한 근거로 제시하시면 됩니다..
김*석 : 질문1. 측정기의 주기적 교정이 필요한 부분은 당연한분분이라고 생각합니다. 단, 그 주기를 판단하는부분이, 통상 단순히 년단위로 알고있는데.. 좀더 구체적으로 보면 , 년단위외 사용분야, 사용빈도에대해 함께 확인이 필요할듯한데 이부분에대한 의견 확인부탁드립니다. 질문2. 측정장치의 품질은 교정을 통해 이뤄지는데..피측정장치를 통해 , 측정장치의 측정품질(장기적)으로 변동이 될수 있는 여지가 있는지 궁금합니다.
: 질문1: 질의하신 내용에 대하여 답변드리겠습니다. 유선상으로 문의해 주신 계측장비의 제작사 권장교정주기(Recommended Calibration Interval)에 관련된 내용을 보내 드립니다. Keysight 장비의 경우 아래의 사이트를 방문하시면 권장교정주기 조회,보증기간 조회, 서비스 가격조회 등의 다양한 서비스를 이용하실 수 있습니다. 장비의 모델명(예를 들면 E5515C)을 입력 후 Search by model number를 Click 하시면 계측기 제작사(Agilent)의 권장교정주기를 보실수 있으며 공란으로 나오면 교정이 불필요한 장비로 이해하시면 되겠습니다. 또한 보유하고 계신 계측기의 매뉴얼에 보시면 제조사의 권장교정주기(Recommended Calibration Interval)에 대한 정보를 확인하실 수 있습니다. ->조회되는 화면을 출력하셔서 제작사의 권장교정주기에 대한 Evidence로 사용하시기 바랍니다. https://service.keysight.com/infoline/public/product-service-query.aspx 참조로 키사이트 교정성적서상에는 계측기 제작사의 권장교정주기를 기준으로 성적서상에 권장주기를 기입하여 드리고 있으나 이를 획일적으로 적용하기 보다는 사용자는 이를 참조하되 측정기를 보유 또는 사용하는 자가 측정기의 정밀정확도, 안정성, 사용목적, 환경 및 사용빈도 등을 감안하여 과학적이고 합리적으로 기준으로 자체적으로 교정주기를 정하시는 것이 바람직하다고 생각됩니다. ISO 17025 규정에 의한 KOLAS 공인교정기관에서는 Cal.Due Date(차기교정일)을 발행한 교정성적서와 교정필증에 표기해 주지 않는 것으로 되어 있으니 관련 분야의 항목을 참조하시어 내부적으로 자체교정주기를 정하여 관리 하시기 바랍니다. 즉, 제조사의 매뉴얼의 권장 주기와 KOLAS 국가교정기관 품질시스템의 교정주기 관련된 가이드를 참조하시어 귀사가 유지하고 계시는 품질시스템에 적합하도록 적용하시기 바랍니다. 질문2:모든 계측 장비 장비는 여러가지 요인으로 인한 갱년변화(Draft)가 발생합니다. 그러므로 정기적인 굦정을 통해 측정장비의 품질을 유지 하시도록 안내해 드립니다. 끌까지 청강하셔서 유익한 시간 되시기 바랍니다.
전기 및 하이브리드 차량 동력 시스템 테스트의 정확도 향상 기법
이*광 : 전기 및 하이브리드 차량 동력 시스템 테스트의 정확도 향상 기법에서는 특징으로 기억하고 싶은 아이템으로 다양하고 많이 있겠으나 그 중에서도 특히 마인드가 뛰어나고 기술면에서 탁월함을 오랫동안 기억하고 싶은 내용을 간추린다면?
: HIL 기법이 아닐까 생각됩니다. 기존의 약 15000개의 테스트 트텝과 고전압운영을 해야하는 어려움속에서 HIL 기법을 사용하여 테스트 시간을 1/20 으로 줄이고, 출시 기간을 앞당긴 시스템등을 매우 기술적으로 뛰어나나고 할수 있겠습니다. http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-15982
이*진 : FPGA 시뮬레이션은.. xilinx 나 intel 제품 적용이 가능한가요? 업체별로 다른 부분이 있는데요..
: 현재 NI사는 xilinx 기반의 FPGA를 사용하고 있습니다. http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-15982 미국자동차공학회에 논문으로 발표되었습니다. 실제 적용은 일본의 스바루사에 적용되었습니다.
김*훈 : UWB Radar와의 차이점이 있나요? 비교해서 장단점을 알고 싶네요
: UWB Radar 는 현재 운전자의 생채신호 분석등을 이유로 완성차업체에서도 연구하고 있는것으로 알고 있습니다. UWB Radar와 어떤레이더의 차이점에 대해서 비교 해서 알려드리면 되는지 혹시 메일로 자세한 내용을 부탁드려도 될까요? jongwoo.kim@ni.com 입니다. 한국NI 전략마케팅 오토모티브 담당 김종우과장입니다.