COVID-19는 계속해서 헤드라인을 지배하고 있으며 가장 눈에 띄게 영향을 받는 산업 중 하나는 프로 스포츠입니다. 농구가 7월에 고립되어 경기에 복귀했을 때 NBA와 WNBA는 선수들에게 Oura Ring을 사용하여 건강을 모니터링할 수 있는 옵션을 제공했습니다. 제조사에 따르면 스마트 링은 90%의 정확도로 최대 3일 전에 COVID-19 증상의 발병을 예측할 수 있습니다. 웨스트 버지니아 대학의 록펠러 신경과학 연구소(Rockefeller Neuroscience Institute)에서 개발한 링의 소프트웨어 플랫폼은

ADC(아날로그-디지털 변환기)의 샘플링 현상은 앨리어싱 및 용량성 반동 문제를 유발하며 이러한 문제를 해결하기 위해 설계자는 필터와 구동 증폭기를 사용하여 고유한 과제를 제시합니다. 이로 인해 중간 대역폭 애플리케이션 영역에서 정밀한 dc 및 ac 성능을 달성하는 것이 어려워지고 설계자는 이를 위해 시스템 목표를 절충하게 됩니다. 이 기사에서는 신호 체인을 단순화하여 샘플링 문제를 근본적으로 극적으로 해결하는 연속 시간 시그마-델타(∑-Δ) ADC에 대해 설명합니다. 안티앨리어싱 필터와 버퍼의 필요성을 제거하고 추가 구성요소와

신차 시장의 운전자들은 승객과 외부 세계 모두에게 탁월한 커뮤니케이션 경험을 제공하는 더 조용한 차를 적극적으로 찾고 있습니다. 전기 자동차가 될수록 자동차는 훨씬 더 조용해집니다. 그러나 이 조용한 자동차의 승객은 특히 더 높은 속도에서 일반적으로 시끄러운 내연 기관 자동차보다 외부에서 더 많은 소음을 듣습니다. 실내 소음을 더욱 줄이기 위해 마이크, 증폭기, 확성기 및 고급 디지털 신호 처리를 사용하는 고급 기술을 사용하여 배경 소음 감소, 승객 간의 명확한 음성 통신, 긴급 및 고품질 핸즈프리 음성 통화가 가능합니다. .

소비자, 주택 소유자, 직원, 그리고 평범한 사람으로서 우리는 하루 종일 사용하는 많은 장치와 기술이 있습니다. 그러나 그들은 단지 좋은 특혜가 아닙니다. 이제 우리는 일상 생활의 모든 측면에서 이러한 장치에 의존하여 효율성을 높이고 정기적인 작업을 수행합니다. 스마트폰이 가장 눈에 띄는 예일 수 있지만 이것이 유일한 장치는 아닙니다. 센서 융합은 비즈니스, 소비자 전자 제품, 건강 및 웰빙 등 다양한 산업 분야의 소비자에게 편의를 제공하는 핵심입니다. 이 기술은 로봇 및 IoT 장치에서 모션 컨트롤러 및 스마트 TV에 이르기까지

상태 기반 모니터링(CbM)에는 센서를 사용하여 기계 또는 자산을 모니터링하여 현재 상태를 측정하는 것이 포함됩니다. 예측 유지 관리(PdM)에는 CbM, 기계 학습 및 분석과 같은 기술을 조합하여 다가오는 기계 또는 자산 오류를 예측하는 것이 포함됩니다. 기계의 상태를 모니터링할 때 가장 적합한 센서를 선택하여 결함을 감지, 진단 및 예측할 수 있도록 하는 것이 매우 중요합니다. 현재 회전 기계 및 해당 부하의 결함을 감지하고 감지하는 데 사용되는 많은 센서가 있으며 최종 목표는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하는 것입니다.

배터리로 작동되는 무선 연결 장치는 오늘날 사회에서 점점 더 널리 보급되고 있습니다. 무선 및 배터리 기술의 발전과 함께 전력을 덜 소모하는 전자 부품의 축소와 데이터를 수집, 분석 및 배포할 준비가 된 클라우드 기반 서비스와 함께 이러한 장치는 소비자, 의료 및 웨어러블 장치에서 흔히 볼 수 있습니다. 상업 및 산업 응용 분야에서. 장치가 웨어러블 연속 혈당 측정기(CGM), 섭취 또는 이식 가능한 의료 장치, 스마트 홈 장치, 자산 추적기 또는 환경 모니터인지 여부에 관계없이 모두 작은 크기, 긴 수명, 신뢰성 및 용이성이라는

존재 감지 솔루션은 만능이 아닙니다. 다양한 기능과 사용 사례를 달성하는 데 필요한 핵심 센서와 기술은 사용되는 애플리케이션과 환경만큼이나 다양합니다. 각각의 경우에 시스템 아키텍처는 환경적 요인을 고려해야 합니다. 공간의 모양, 구조 및 레이아웃; 전력 가용성; 노드 간 통신 요구 사항 및 제한 사항; 데이터 및 정보 보안. 사회적 거리두기는 그렇게 짧은 시간에 우리 일상 생활의 일부가 될 것이라고 예상한 사람은 거의 없는 개념입니다. 2020년 대유행의 초기 단계에서 사회적 거리두기에 대한 많은 불안과 스트레스가 있었습니다.

RISC-V 시장이 처음 시작되었을 때 초기 러시는 딥 임베디드 애플리케이션에서 독점 CPU 명령 세트 아키텍처(ISA)를 사용했을 설계 비용 절감이었습니다. 이러한 SoC(시스템 온 칩)가 FinFET 반도체 공정 기술로 제조되기 시작했을 때 마스크 비용이 너무 비싸서 많은 유한 상태 기계가 RISC-V 명령 세트를 기반으로 하는 프로그래밍 가능한 마이크로 시퀀서로 대체되었습니다. 이는 2014년부터 2018년까지 간단한 RISC-V 코어의 상품화 초기에 흥분을 일으켰습니다. RISC-V 아키텍처가 더욱 성숙해지고 SoC 설계자

USB 1.1~3.2 이상 1996년에 처음 출시된 USB(Universal Serial Bus)는 다양한 연결 유형의 역할을 통합했으며 컴퓨팅 및 소비자 기술 제품에 널리 사용됩니다. 키보드, 마우스, 프린터, 카메라, 외장 드라이브 등과 같은 여러 주변 장치를 컴퓨터에 쉽고 편리하게 연결할 수 있게 되었습니다. 주변 장치는 더 이상 인터페이스에 의해 정의되지 않으며 사용자는 더 이상 사용하려는 장치를 연결하기 위해 여러 케이블 유형을 처리할 필요가 없습니다. USB 1.1은 최대 12Mbps의 데이터 전송률을 허용했습니다.

컴퓨터 시스템은 오늘날보다 더 발전되고 복잡해졌습니다. 마찬가지로 현대 사이버 공격에서 볼 수 있는 정교함과 보급 수준은 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 해커는 초점도 바꿉니다. 업계는 수년 동안 소프트웨어 계층을 강화하기 위해 열심히 노력했지만 해커는 하드웨어 계층으로 초점을 옮기기 시작했습니다. 사실, 산업 및 학계 연구는 하드웨어를 통해 시스템에 침투하기 위해 지속적으로 개선되고 있는 고급 방법을 입증했습니다. 때로는 하이브리드 하드웨어-소프트웨어 취약점을 통해. 해커는 공개 영역에서 사용할 수 있는 다양한 학습 및 기술을

대부분의 터치스크린 패널에는 제한된 유형의 햅틱 피드백이 있거나 전혀 없습니다. 이는 시계, 터치패드, 키보드, 마우스 등과 같은 다양한 유형의 휴대용 또는 웨어러블 장치에도 해당됩니다. 개선된 햅틱 피드백에 대한 열망으로 인해 일부 사람들은 햅틱 신호를 생성하기 위해 압전 변환기를 자세히 살펴보고 숫자를 제공합니다. 기존의 진동 발생기에 비해 물리적, 전기적 개선 효과가 있습니다. 이 기사에서는 압전 변환기 원리, 이론 및 모델링을 검토합니다. 여기에는 압전 변환기의 고유한 특성을 구동하도록 특별히 설계된 전자 회로에 대한 설명

인더스트리 4.0 애플리케이션은 방대한 양의 복잡한 데이터, 즉 빅 데이터를 생성합니다. 센서의 수가 증가하고 일반적으로 사용 가능한 데이터 소스가 증가함에 따라 기계, 시스템 및 프로세스의 가상 보기가 더욱 상세해졌습니다. 이는 전체 가치 사슬에 걸쳐 부가가치를 창출할 가능성을 자연스럽게 증가시킵니다. 그러나 동시에 이 값을 정확히 어떻게 추출할 수 있는지에 대한 질문이 계속 제기되고 있습니다. 결국 데이터 처리를 위한 시스템과 아키텍처는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 관련성이 높고 고품질이며 유용한 데이터(스마트 데이터)만이 관

스마트폰, 웨어러블, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 기타 모바일 연결 제품은 점점 더 고도화되고 복잡해지고 있습니다. 설계자와 개발자는 인쇄 회로 기판(PCB) 또는 기타 시스템 전체에 점점 더 많은 주변 장치를 사용하여 작업하고 있음을 알게 됩니다. 시스템은 센서 및 기타 구성 요소로 더 밀집되어 있으며 애플리케이션 프로세서 및/또는 센서 허브는 인터페이스에서 데이터를 제어 및 전송하기 위해 인터페이스에서 더 많은 것을 필요로 합니다. 2020년 1월 15일에 발표된 MIPI I3C v1.1 인터페이스 사양은 이러한 모든 주변

딜로이트는 2020년에 7억 5천만 개 이상의 에지 AI 칩(원격 데이터 센터가 아닌 기기에서 기계 학습 작업을 수행하거나 가속화하는 전체 칩 또는 칩의 일부)이 판매되어 26억 달러의 매출을 기록할 것으로 예측합니다. 또한 엣지 AI 칩 시장은 전체 칩 시장보다 훨씬 빠르게 성장할 것입니다. 2024년까지 엣지 AI 칩의 판매량이 15억 개를 넘을 것으로 예상하고 있습니다. 이는 전체 반도체 산업에 대한 9% CAGR의 장기 예측인 2배 이상인 최소 20%의 복합 연간 단위 판매 성장률을 나타냅니다. 그림 1:인텔리

최신 집적 회로(IC)는 엄청난 양의 데이터를 처리하고, 실시간으로 중요한 안전 결정을 내리고, 민감한 데이터를 보호하기 위한 계산 및 시스템 제어 기능을 제공합니다. ASIC(application-specific integrated circuit) 또는 FPGA(field-programmable gate array) SoC(system-on-chip)를 처음부터 설계하려면 엄청난 비용과 시간이 소요됩니다. 많은 중요한 기능이 제3자 지적 재산(IP)을 사용하여 구현됩니다. 예를 들어 프로세서 코어는 전문 조직에서 공급되며 하드웨어

SoC(System-on-Chip) 설계가 점점 더 복잡해짐에 따라 시스템 수준 검증을 위한 수천 줄의 코드가 포함된 테스트 스위트는 계속 손으로 작성되고 있습니다. 언제든지 가능할 때. 이는 제조 전에 전체 장치를 검증하기 위해 SoC의 임베디드 프로세서에서 실행되는 C 테스트에 특히 해당됩니다. 가능한 경우 검증 테스트 구성을 자동화하면 SoC 개발의 여러 단계에서 생산성이 향상되는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 UVM(Universal Verification Methodology) 테스트벤치에서 Constrained Ran

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇과 같은 장치가 센서 데이터를 사용하여 주변 환경의 그림을 구축하고 동시에 해당 환경 내에서 위치를 결정하는 프로세스를 설명합니다. 카메라, 소나, 레이더, LiDAR 및 관성 측정 장치(IMU)를 사용하는 기본 위치 데이터를 포함할 수 있는 배포된 소프트웨어 알고리즘과 사용된 센서 측면에서 SLAM을 구현하는 여러 가지 방법이 있습니다. 저렴하고 작은 카메라의 가용성으로 인해 단일 표준 카메라를 사용하여 위치 및 매핑 기능을 수행하는 단안 Vis

32/64비트 임베디드 프로세서의 처음 두 시대는 독점 아키텍처로 정의되었습니다. 세 번째는 그렇지 않습니다. 첫 번째 시대 동안 1980년대와 1990년대에 걸쳐 32/64비트 임베디드 CPU에서 반도체 회사는 고유한 CPU 아키텍처를 개발하고 유지했습니다. 그리고 그들 중 많은 수가 있었습니다. 이러한 아키텍처를 유지 관리하는 비용은 점점 더 부담이 되었고 타사 운영 소프트웨어 공급업체는 비용, 복잡성 및 ROI를 포함하는 자체적인 이유로 여러 고유한 CPU 아키텍처를 지원하기를 꺼렸습니다. 비용 경색과 타사 소프트웨어 지원

유체 레벨 측정은 탱크 측면에 대해 공기 유전체 전송 라인을 배치하고 RF 임피던스를 감지하여 비금속 탱크의 벽을 통해 정확하게 측정할 수 있습니다. 이 기사는 반사계 장치가 설계를 단순화할 수 있는 방법을 보여주는 경험적 설계 예를 제공합니다. 기계적 부유물을 포함할 수 있는 기존의 유체 레벨 감지 방법과 비교할 때 반사계 기반 접근 방식은 다음과 같은 여러 이점을 제공합니다. 빠른 실시간 유체 레벨 측정 광범위한 전자 후처리가 가능해집니다. 비접촉식 설계(액체 오염 없음) 움직이는 부분 없음 최소 방사 RF 필드(원거리 필드

PROCENTEC와 같은 업계 전문가들은 RS-485 기반 필드버스 기술 채택(PROFIBUS®)에서 꾸준한 성장을 보여줍니다. ) 및 산업용 이더넷(PROFINET)의 급속한 성장. 2018년에는 전 세계적으로 6,100만 개의 PROFIBUS 필드버스 노드가 설치되었으며 PROFIBUS 프로세스 자동화(PA)는 전년 대비 7% 성장했습니다. PROFINET 설치 기반은 2600만 노드이며 2018년에만 510만 장치가 설치되었습니다.1 RS-485 필드버스 채택의 꾸준한 성장과 스마트 커넥티드 팩토리 구축을 가속화하는 인더스