양자 시대를 위한 더 스마트한 하드웨어 설계하기
찰머스 연구팀은 모든 구성 요소가 기존 방식대로 동작해야 한다는 고정관념에 도전했다. 이들은 ‘타이밍’을 새로운 공학적 차원으로 탐구하며, 전통적인 하드웨어가 양자 환경에서 다르게 작동하도록 설계함으로써 기능적이면서도 확장 가능한 시스템으로 나아가는 길을 열고 있다.
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인프라
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자율적으로 작동하는 자동화를 실현하는 에이전틱 AI 기술
AI의 능력은 예측과 대화의 수준을 넘어 명확한 한계 내에서 스스로 계획을 세우고 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템으로 발전하는 것으로서, 이러한 시스템은 더 이상 인간의 명령을 기다리지 않고 변화하는 조건에 스스로 알아서 대응한다. 이러한 자율 시스템은 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’라 불린다.
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'초소형 프라즈모닉 변조기’ 광통신 한계 돌파
설계 엔지니어들은 차세대 광학 시스템을 개발할 때 속도, 크기, 전력, 통합성 간의 균형 문제에 끊임없이 직면한다. 특히 데이터센터 상호 연결, 광 트랜시버, 6G 무선, 첨단 센싱과 같은 분야에서 이러한 절충은 더욱 뚜렷하게 나타난다. 이러한 절충은 엔지니어들이 더 빠르고, 더 작고, 더 효율적인 부품을 구현하려 할수록 발생한다.
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임베디드 설계의 판도를 바꿔 나가는 AI
AI는 임베디드 시스템을 설계부터 구현 가능한 기능에 이르기까지 모든 측면에서 재정의한다. 이 글은 임베디드 시스템에서 AI가 큰 영향을 미치고 있는 소프트웨어 개발, 하드웨어 설계, AI 기반 애플리케이션을 살펴본다. 각 분야에 대한 AI의 영향에 대해 분석하고, 최신 도구들을 소개하며, 새로운 설계 패러다임에서 성공을 위한 핵심 설계 원칙을 살펴본다.
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향상된 거리 측정 애플리케이션을 구현하는 블루투스 6.0
블루투스 6.0에 추가된 채널 사운딩 기술은 다양한 거리 측정 및 위치 추적 애플리케이션의 가능성을 열어주고 있다.
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10Base-T1L SPE를 통한 IIoT 네트워크 최적화 방법
SPE와 함께 10Base-T1L을 활용하면 우수한 데이터 전송과 PoDL을 제공함으로써 IIoT 네트워크에 혁신을 가져올 수 있을 것이다.
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NIS2 지침에 맞춰 산업 인프라 보호하자
EU의 NIS2 지침은 기존 NIS1 지침이 정보 기술(IT)을 보호한 것과 동일한 방식으로 운영 기술(OT)을 보호하는 것을 목표로 한다.
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폭발적으로 증가하는 생성형 AI 피싱에 대응하기 위한 효과적인 보안 조치
AI는 다양한 방식으로 영향력을 확대하고 있다. 과도한 기대와 떠들썩한 관심 속에서도, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 생성형 AI의 잠재력을 조금씩 보여주기 시작했다. 그 잠재력은 매우 크다. 만성 질환 관리, 자율주행 차량을 활용한 운송 및 배달, ‘대기 강수대’ 예측 정확도 향상, 긴급 상황의 자동화 대응 등에 활용될 수 있다.
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혁신적인 데이터센터 냉각 기술로 증가하는 에너지 수요 대응
데이터센터는 우리의 디지털 삶을 움직이는 중심으로 자리 잡고 있으며, AI부터 HPC까지 다양한 기술을 구동하는 역할을 한다. 데이터센터의 에너지 수요도 급격히 증가하고 있다. 이 글에서는 이러한 과제를 해결하기 위해 데이터센터 냉각 기술이 어떻게 발전하고 있는지 살펴보고, 전력 밀도 증가에도 효율성과 지속 가능성을 유지하려는 노력을 소개한다.
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양자점 형광은 새로운 기회와 애플리케이션을 창출한다
나노기술과 첨단 소재의 많은 분야는 장치의 성능에 영향을 주지 않으면서 소형화를 가능하게 하기 때문에 다양한 차세대 기술의 기반이 되고 있다. 현재 전자 공학 분야에는 나노기술이 많이 적용되어 있으며, 매년 상용화되는 기술이 점점 더 많아지고 있다. 이 글에서는 나노기술의 한 갈래인 양자점(Quantum Dot)에 대해 다루고자 한다.
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머신러닝 성공을 위한 계획
머신러닝(ML)은 혁신적인 아이디어를 실용적이고 영향력 있는 솔루션으로 전환하여 산업을 재정의할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 이 글에서는 컴퓨팅 여정에서 개념증명(PoC)부터 실제적용(Production)까지의 주요 단계를 간략히 살펴보고자 한다. 이 여정은 ML 프로젝트가 지속 가능한 가치를 제공할 수 있도록 보장하는데 중요하다.
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AI와 데이터센터의 시대, 다운타임 제로 실현하기
데이터센터 인프라의 미래는 보안, 접근성, 효율성에 대한 상반된 요구의 균형을 맞추는 솔루션에 달려 있다. 데이터 생성량이 급증하고 AI 애플리케이션이 핵심 업무에 더욱 깊이 통합됨에 따라 유지 관리 및 보호 능력은 더욱 중요해질 것이다. 유지보수 간소화, 보안 강화, 공간 점유율 축소는 오늘날과 미래의 데이터센터 설계에 있어 핵심적인 역할을 할 것이다.
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AI 및 HPC: 진화하는 데이터센터 냉각 방식
오늘날에는 공랭식이 여전히 주류를 이루고 있지만, 향후 몇 년 내로 기존 시설의 개조와 새로운 데이터센터에서 하이브리드 공랭식/액랭식 기술을 활용하는 사례가 증가할 것이다. 이를 위해서는 DTC의 안정성이 훨씬 높아져야 하는데, 이는 DTC에 몇 초만 오류가 발생해도 심각한 서버 다운타임이나 손상으로 이어질 수 있기 때문이다.
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인공지능 프로세싱에서 점점 더 중요해지는 에너지 효율
이 글에서는 비용을 통제하고, 환경을 보호하며, 규제 요건을 준수하면서 AI 기술의 지속적인 발전을 지원하기 위한 저전력 Al 칩, 새로운 아키텍처, 그래프 신경망(GNN), 엣지 AI 프로세싱 등과 같은 여러 혁신들을 살펴본다.
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저물어가는 서버 팜의 시대: 생성형 AI와 데이터 센터
대규모 서버 팜이 주를 이루던 기존의 데이터 센터는 생성형 AI의 등장으로 지각 변동을 겪고 있다. AI의 요구 사항이 높아짐에 따라 기존의 서버 중심 모델은 빠르게 구식이 되어가고 있다. 이러한 변화는 하드웨어를 업그레이드하는 수준을 넘어 데이터 센터의 구축 및 운영 방식을 재정의하고 있다. 이 글에서는 이러한 변화를 일으키고 있는 기술에 대해 살펴본다.
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ChatGPT가 데이터 센터를 혁신하는 방법
생성형 AI는 기술 환경을 재편하고 있지만 그 영향력은 사용자 인터페이스를 넘어서고 있다. 이면에서는 생성형 AI가 데이터센터 인프라의 근본적인 변화를 주도하고 있다. 본 글에서는 생성형 AI가 데이터 센터 설계 및 운영에 미치는 영향과 지속적인 발전을 지원하는 데 필요한 변화에 대해 살펴본다.
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10Base-T1L SPE를 통한 IIoT 네트워크 최적화 방법
이번 포스트에서는 산업용 애플리케이션에 10Base-T1L과 SPE를 사용하는 방법과 이 페어링을 통해 산업용 네트워크 성능을 획기적으로 개선하고 최신 IIoT 기술을 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이와 함께 10Base-T1L 및 SPE 구현을 위한 레퍼런스 디자인과 구성 요소 요구 사항도 살펴보겠습니다.
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AI 활용해서 더 나은 의료 관행 정립하는 법
의료 분야로 AI를 도입함에 따라서, 기술적 진보와 데이터 보안 사이에서 균형을 이루는 것이 필요하게 되었다. 우리 삶의 측면들을 디지털화 하는 데에는 항상 위험성이 따른다. AI는 효율과 환자 치료를 향상시킴으로써 의료를 혁신할 수 있는 크나 큰 잠재력을 지니고 있다.
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AI의 윤리 문제를 어떻게 극복할 것인가?
아무리 좋은 의도를 가지고 설계한다고 하더라도 AI도 한 쪽의 문제들은 해결하면서 또 다른 쪽의 문제를 일으킬 수 있다. AI에 수반되는 윤리적 위험성은 AI 적용의 확장과 함께 확대될 것이다. 새롭게 펼쳐지는 이 영역에서 완벽한 윤리적 틀을 세우기란 어렵겠지만, 이는 매우 중요하고도 심각한 과제이다. 새로운 기술을 위해서는 새로운 규범이 필요할 것이다.
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헤드셋 매출의 향방, 하락세는 지속할 것인가?
최근 몇 년 동안에 헤드셋 매출이 하락세를 보였는데, 올해는 헤드셋 보급이 게임과 컨슈머 앱 너머의 영역들로 확대되는 전환점이 될지도 모른다. 새로운 헤드셋들이 출시를 앞두고 있고 일련의 앱들이 추가되는 것을 보면 테크 기업들은 사람들이 조만간 헤드셋과 관련 디바이스에 대한 관심이 높아질 것으로 보고 있다는 것을 알 수 있다.
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