미래에는 인포테인먼트 시스템이 점점 더 많은 작업을 수행할 것입니다. (이미지: Fotolia) 2015년 Audi AG, BMW Group, Daimler AG는 Nokia의 지오데이터 회사를 인수하기 위해 총 28억 유로를 지불했습니다. 자율주행 도래 시 내비게이션 시스템의 중요성을 이보다 더 명확히 강조할 수 없습니다. 고도 자동화 및 자율주행에는 정확한 위치 파악이 필요합니다. 이를 위해 가장 중요한 구성요소는 최종 완성 시 예상되는 GNSS Galileo의 정확도와 고품질 맵입니다. HERE(이전 Nokia, 이전 NAVT

헬스 트래커부터 스마트 피트니스 기어까지 현대 IoT 웨어러블은 펌웨어, 센서 로그, 사용자 데이터를 저장하기 위해 신뢰할 수 있는 비휘발성 메모리에 의존합니다. 기존 임베디드 솔루션은 외부 플래시에 의존해왔지만, 더 작고 저렴한 SoC로의 끊임없는 추진으로 온칩 플래시 통합이 점점 어려워지고 있습니다. 이 단절은 웨어러블 설계를 정의하는 타이트한 폼팩터, 비용, 전력 예산을 위협합니다. 메모리 크기 현재와 미래의 웨어러블은 애플리케이션이 더 복잡해지고 데이터 로깅 요구가 확장됨에 따라 더 높은 밀도 스토리지를 요구합니다. Mirr

자동화와 음성: 차세대 프론티어 즉각적인 답변과 신속한 행동이 요구되는 세상에서 자동화는 더 이상 선택이 아닙니다. 필수입니다. 그럼에도 많은 기업과 소비자는 레거시 시스템, 사용성 우려, 가장 중요하게는 데이터 소유권과 보안 때문에 주저합니다. 음성 기술은 데이터를 로컬에 안전하게 유지하면서 속도에 대한 필요를 충족하는 솔루션을 제공합니다. 음성으로의 전환을 이끄는 자동화 IoT(사물인터넷)와 AI(인공지능)가 융합되면서 연결된 디바이스와 그들이 생성하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가합니다. 음성 지원 인터페이스는 화면을 터치하지

머신러닝과 딥러닝은 이제 일상 기술에 깊이 스며들었습니다. 자연어 비서부터 실시간 객체 감지까지 AI는 점점 더 많은 소비자 및 산업 디바이스를 구동합니다. 하지만 이러한 애플리케이션 대부분은 클라우드 기반 추론 엔진에 의존합니다. 이는 프라이버시, 전력 소비, 지연시간, 비용에 대한 우려를 제기합니다. AI를 에지에서 로컬로 배포하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 주요 걸림돌은 기존 디지털 신경망 가속기의 메모리 주도 전력 소모입니다. 가중치와 활성화가 DRAM이나 SRAM에서 페치될 때 데이터 이동만으로 산술 연산보다 2-

이 시리즈 마지막 기사에서는 블루투스 메시를 개별 칩으로 통합할지 턴키 모듈로 채택할지, 그리고 그 선택이 제품 성공을 어떻게 형성할지 살펴봅니다. 블루투스 메시는 IoT 시대의 연결 조직으로, 전구 같은 수동 디바이스를 스마트하고 네트워크 인식 자산으로 변환합니다. 사내 무선 전문 지식이 없는 제조사에게 처음부터 구축할지 사전 인증된 모듈을 채택할지 결정은 신속한 시장 출시와 비용이 많이 드는 지연 사이의 차이를 의미할 수 있습니다. 보드 복잡성, 규제 장벽, 인증 비용, 개발 일정 등 실질적 영향을 살펴보고 귀사의 물량과 전문성

스마트 스피커와 음성 제어 디바이스가 빠르게 확산되면서 Amazon Alexa, Google Assistant 같은 비서들이 업데이트마다 우리의 음성 명령을 해독하는 능력이 향상되고 있습니다. 이 인터페이스의 가장 큰 매력은 학습 곡선 없이 자연스러운 대화만으로 작동하는 손쉬운 특성입니다. 그 매끄러운 경험 뒤에는 원시 오디오를 명확하고 실행 가능한 요청으로 변환하는 정교한 신호 처리 단계 체인이 있습니다. 이 기사에서는 음성 제어 솔루션을 구동하는 아키텍처를 조사하여 이를 생생하게 만드는 하드웨어와 소프트웨어의 숨은 계층을 드러냅

오늘날 빠르게 움직이는 기술 시대에 시장 수요를 충족하는 가장 일반적인 접근법은 SoC(시스템 온 칩)입니다. SoC는 단일 통합 프로세서 코어를 중심으로 전문 가속기와 광범위한 I/O가 둘러싸여 이를 구동하는 주변장치를 지원합니다. 2002년 모바일 데이터 붐 이후 SoC는 스마트폰을 정의하는 핵심 기능을 가능하게 하는 필수 요소가 되었습니다. 같은 추세가 이제 스마트 TV, 커넥티드 카, 급속히 확장되는 IoT(사물인터넷) 생태계 같은 스마트 소비자 디바이스에서 SoC의 보편성을 주도합니다. SoC에 대한 급증하는 수요는 시장을

5G의 도래는 더 빠른 모바일 연결을 제공하며 IoT와 빅데이터 애플리케이션의 급증을 촉발합니다. 이러한 혁신은 IP 카메라, 802.11ac/ax 액세스 포인트, LED 조명, 5G 스몰셀, 기타 IoT 어플라이언스 등 확장되는 전원 디바이스 어레이에 이더넷 연결을 요구합니다. PoE(Power-over-Ethernet)가 이상적 솔루션이며, 새로운 IEEE 802.3bt 표준이 PSE(Power-Sourcing Equipment) 90W, PD(Powered Devices) 71.3W로 상한을 높였습니다. 레거시 2-페어 및 4

소비자 전자 분야는 막대한 전자폐기물에 시달리고 있습니다. 최신 글로벌 전자폐기물 모니터 보고서에 따르면, 매년 약 100만 톤의 전원 어댑터가 생산되며, 노트북, 태블릿, 스마트 스피커, 전동 공구 등 모든 것에 번들로 제공됩니다. 이 어댑터 대부분은 85V-264V AC 전세계 전압을 처리하고 100W 미만을 공급하지만, 제조사들은 이들을 교환 가능하게 설계하지 않습니다. 대신 외관상 비슷하지만 기능적으로 호환되지 않는 배럴 커넥터의 혼란스러운 배열이 등장했습니다(그림 1 참조). 그림 1: 전원 어댑터와 배터리 충전기에

이 시리즈 앞선 기사들에서 블루투스 메시가 무엇인지(1부), 어떻게 작동하는지(2부), 왜 견고한 프라이버시와 보안을 제공하는지(3부)를 탐구했습니다. 이러한 강점은 블루투스 메시를 다양한 IoT 시나리오에 적합한 저전력, 고상호운용성 네트워크로 만듭니다. 하지만 이러한 강력함을 주는 기능들이 상당한 설계 복잡성도 도입합니다. 배터리 구동, 벽면 전원, 아날로그 집약, 연산 집약 디바이스를 아우르는 블루투스 메시 솔루션 설계는 각 신제품을 처음부터 접근할 때 수백 인-년(engineering person-years)의 상당한 엔지니

앞선 두 포스트에서 디지털 신호 프로세서(DSP)가 어떻게 커스텀 하드웨어 가속기(HWA)를 점점 더 대체하는지 설명했습니다. 이 기사에서는 다음 프로젝트에 DSP와 HWA 중 무엇이 적합한지 결정하는 구체적인 프레임워크를 제공합니다. DSP는 모뎀, 오디오, 자율주행차용 레이더, 위성 항법 시스템(GNSS) 등 많은 수학적 작업이 필요한 애플리케이션에서 빛을 발합니다. 전용 HWA가 수행하는 것과 같은 신호 처리 작업을 소프트웨어로 수행할 수 있습니다. 이는 두 가지 핵심 이점을 가져옵니다: 진화하는 표준에 적응할 더 큰 유연성,

1부와 2부에서 블루투스 메시 아키텍처와 메시지 흐름을 탐구했습니다. 오늘날 초연결 세계에서 보안은 선택이 아닙니다. 메시 기반 IoT 솔루션의 타협할 수 없는 기반입니다. 블루투스 SIG는 모든 메시 디바이스가 보안을 구현하도록 요구하며, 비활성화는 금지됩니다. 반면 클래식 BLE 포인트-투-포인트 연결은 개발자가 선택하면 보안 없이도 동작할 수 있습니다. 디바이스를 메시에 추가하는 프로비저닝 과정과 이후 모든 데이터 교환은 보안을 최우선으로 설계되었습니다. 타원 곡선 디피-헬만(ECDH) 키 교환으로 프로비저닝 중 중간자 공격

더 높은 시스템 성능을 향한 끊임없는 추구 속에서, 집적 디바이스 제조업체(IDM)는 전기적으로 까다로운 환경에서도 고속으로 동작하는 디지털 인터페이스를 정기적으로 설계합니다. SPI와 I2C 같은 표준 프로토콜은 서로 다른 공급업체의 구성요소를 상호연결하는 신뢰할 수 있는 벤더 중립적 방식을 제공합니다. 다른 인터페이스도 같은 원칙을 따르며, 표준을 신속한 임베디드 시스템 개발의 초석으로 만듭니다. 디지털 도메인은 개발자에게 안전한 피난처로 여겨집니다. 표준 그저 작동하는 기술이 혁신을 위한 견고한 프레임워크를 제공하기 때문입니다

신뢰할 수 있는 블루투스 메시 네트워크 구축은 노드가 데이터를 교환하는 방식을 이해하는 것에서 시작합니다. 이 기사는 핵심 통신 메커니즘, 노드 아키텍처, 다양한 디바이스 간 상호운용성을 가능하게 하는 모델을 탐구합니다. 관리형 플러드 – 메시 메시징의 근간 블루투스 메시는 관리형 플러드(managed flood) 전략으로 메시지를 전달합니다. 모든 노드가 모든 패킷을 반복하는 순진한 플러드와 달리, 관리형 플러드는 캐시된 메시지 리스트와 TTL(Time-to-Live) 필드를 사용하여 중복을 피하고 홉을 제한합니다. 각 노드는 수

블루투스 저에너지(BLE)는 저전력 프로파일로 스마트 홈, 홈 헬스케어 기기, 자산 추적 솔루션을 구동하며 IoT 생태계의 중추가 되었습니다. 하지만 전통적인 BLE는 일대일 또는 일대다 링크로 제한되며, 짧은 범위 때문에 신호가 벽과 장애물을 통과해야 하는 다실 환경에서 단일 지점에서 모든 기기를 제어하기 어렵습니다. 많은 IoT 배포에 필요한 것은 진정한 다대다 통신입니다. 모든 노드가 여러 피어로부터 수신하고 여러 피어에게 브로드캐스트할 수 있어야 합니다. 여러 스마트폰으로 제어되면서 디머나 점유 센서로부터 설정 명령도 듣는

임베디드 CPU는 유연성, 견고한 성능, 저전력, 비용 효율성을 결합하여 보편화되었습니다. 별도 마이크로프로세서나 마이크로컨트롤러에서 임베디드 CPU로 전환은 대부분의 애플리케이션에 명확한 승리였습니다. 하지만 어떤 CPU도 모든 알고리즘을 효율적으로 실행할 수는 없습니다. 소프트웨어는 임의로 복잡해질 수 있고, 실행 시간이나 전력 예산이 허용 불가능해질 수 있습니다. 출처: CEVA 이를 해결하기 위해 제조사들은 하드웨어 가속기(전용 회로)를 도입했습니다. 부동소수점 수학 같은 일반 연산을 범용 CPU의 소프트웨어보다 훨씬

캘리포니아 산호세 — Arm TechCon에서 Arm CEO Simon Segars가 랜드마크 발표를 했습니다. Arm이 라이선스 사용자가 Cortex-M 코어 내에 커스텀 명령어를 임베드할 수 있도록 허용한다고 밝힌 것입니다. 이는 역사적으로 엄격했던 명령어 집합 아키텍처(ISA)에서 중요한 변화를 의미합니다. 수십 년간 엄격하게 통제된 ISA를 유지해온 Arm이 자사 아키텍처를 개방하여 사용자가 틈새 워크로드를 가속화하는 특수 명령어를 생성할 수 있게 했습니다. Tensilica(현 Cadence), ARC(현 Synopsys)

ARM CPU가 초기 채택자인 Apple 덕분에 주목받기 시작했을 때 모바일 사용이 급증했습니다. 이점은 명확했습니다. 임베디드 프로세서가 어떤 기기든 다재다능하고 기능 풍부한 플랫폼으로 바꿀 수 있었습니다. 게다가 소프트웨어 업데이트로 하드웨어 수명을 연장할 수 있어 단일 칩이 여러 제품 세대를 구동할 수 있었습니다. (출처: CEVA) 범용 CPU는 다양한 작업에 뛰어나지만, 실시간 저전력 처리가 요구되는 작업(스마트폰 모뎀 등)에는 어려움을 겪습니다. 모뎀은 디지털화된 연속 아날로그 무선 신호를 처리해야 하는데, 일반적인 C

SLAMcore가 자사의 공간 지능 제품군의 새 버전을 출시했습니다. 이제 ROS 통합, 휠 오도메트리, 광범위한 환경 커스터마이징을 지원합니다. 이 업데이트는 정확한 실시간 위치 추정과 매핑에 의존하는 자율 로봇과 소비자 기기 개발자를 대상으로 합니다. 스테레오 카메라, 관성 측정 장치(IMU), 깊이 센서를 활용하여 SLAMcore의 비주얼-이너셜 SLAM 엔진은 상용 프로세서에서 고정밀 위치 데이터를 제공합니다. 이는 팀에게 맞춤형 SLAM 솔루션을 처음부터 구축하는 것에 대한 강력하고 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 201

Direct Insight가 Toradex Colibri iMX8X 컴퓨터 온 모듈에 QNX 7.0을 제공하는 새로운 보드 지원 패키지(BSP)를 출시했습니다. 이 패키지는 즉시 출하 가능하며, 개발자들이 고성능, 저전력 ARM 플랫폼에서 QNX의 검증된 실시간 역량을 활용할 수 있게 합니다. BSP는 Colibri iMX8X용 필수 드라이버를 모두 번들로 제공합니다: 이더넷, 워치독 타이머, I2C, SPI, USB, SD 카드, UART, 그리고 곧 제공될 디스플레이 드라이버. 무료 데모로 제공되며, 소스 코드는 프로젝트 단위로