본문 바로가기

전체 글670

만물 AI 시대로 진입 1. 낙수효과, AI 빈집이 없어진다. 1.1. 그 어떤 사이클보다 빠른 AI 속도전 챗GPT 출현 이후 AI H/W가 2023년 성장주를 이끌었다. AI 반도체와 클라우드, 무선인터넷과 같은 AI 인프라가 빠르게 준비되면서 시장 투자심리를 자극했다. AI인프라 주요 종목들은 국내외를 막론하고 높은 주가 수익률을 기록했다. 챗 GPT, Bard 같은 대규모 인공지능 서비스의 대중화가 진행된 지금부터는 AI 밸류 체인 확산에 주목한다. AI가 다양한 사업에 침투하기 위한 S/W가 대표적이다. AI의 낙수효과는 2022년 시장을 관통했던 웹3.0과 블롯체인 열풍을 능가할 것이다. 웹3.0은 기술이 현실에 침투하기 전에 코인 버블이 병행되면서 기세의 연속력이 유지되지 못했다. 웹3.0은 여전히 현재 진행형이다.. 2024. 2. 8.
로봇 소프트웨어 - ROS에 대해 좀 더 자세히(ROS1 & ROS2) ROS의 개요 ROS는 Robot Operation System의 약자로 다음 기능 및 도구를 제공한다. - 오픈소스 - 메타 운영 시스템 - 하드웨어 추상화 - 하위 디바이스 제어 - 로보틱스에서 많이 사용되는 센싱, 인식, 지도 작성, 모션 플래닝 기능 구현 - 프로세스 사이의 메시지 패싱 - 패키지 관리 등등 ROS의 컨셉은 미들웨어 또는 소프트웨어 프레임워크 ROS는 윈도우, 리눅스 같은 독립된 운영체제가 아닌 기존 운영체제를 이용한다. ROS는 일반적으로 우분투위에 설치하여 운영체제에서 제공하는 프로세스 관리, 파일 시스템, UI, 컴파일러 등을 사용한다. ROS는 다수의 이기종 하드웨어 간의 데이터 송수신, 스케줄링, 에러 처리 등 로봇 응용 프로그램에 필요한 기능을 라이브러리로 제공한다. R.. 2024. 2. 8.
로봇 소프트웨어 - 협동로봇 사용자 S/W 두산로보틱스는 2023년 10월에 협동로봇 애플리케이션을 개발하고 공유할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 ‘다트 스위트(Dart Suite)’를 출시했다. 다트 스위트는 스마트폰과 유사한 사용 환경을 제공해 개발자와 사용자 모두가 협동로봇을 손쉽게 사용할 수 있도록 구현한 소프트웨어 중심의 생태계다. 다트 스위트는 협동로봇 애플리케이션 개발 환경 다트 IDE(Integrated Development Environment), 협동로봇 애플리케이션을 업로드 다운로드할 수 있는 다트 스토어(Dart Store), 애플리케이션 설치 및 협동로봇 구동을 담당하는 다트 플랫폼(Dart Platform), 사용자와 개발자 간 커뮤니티 공간인 다트 포럼(Dart Forum)과 다트 디벨로퍼(Dart Developer) 등 .. 2024. 2. 7.
로봇 소프트웨어 - 로봇플랫폼과 ROS 1.로봇 개발 플랫폼의 필요성 기존 로봇 개발 방식과 한계 - 하드웨어 설계, 제어부터 제어기, 비전, 네비게이션 등 모든것을 개발해야 함. - API마다의 interface가 다르고, 적용하는데 학습이 필요함. - 하드웨어에 의존적인 소프트웨어적 성격때문에 로봇이 달라지면 소프트웨어 또한 수정이 필요함. - 소프트웨어를 작성하는데 하드웨어에 대한 지식이 필요함. - 디버깅을 하기 위해 디버깅 틀을 작성하거나 디버깅 API코드를 삽입해야함. - OS에 의존적이어서 변경이 어렵거나 불가능함. - 멀티PC, 로봇을 구성하는 경우 통신구축, 검증에 많은 시간을 소비해야 함. 2. 로봇 소프트웨어 플랫폼이 갖는 장점 플랫폼이 있으므로 다음과 같은 변화가 생긴다 - 하드웨어 인터페이스의 통합 - 하드웨어 추상화 .. 2024. 2. 6.
포스코홀딩스 - 2023Q4 update 4Q 연결 영업이익 3,044억원(-74.6% QoQ)으로 기대치 하회 4분기 실적은 매출액 18.7조원(-1.6% QoQ, 이하 QoQ), 영업이익 3,044억원(-74.6%)으로 시장 기대치(매출액 19.2조원, 영업이익 8,620 억원)를 하회했다. 철강, Green Infra, Green Material 전 사업부문에서 실적 부진이 목도됐다. 철강의 경우 수요산업 부진 장기화로 탄소강 판매량이 예상보다 약 20 만톤 적은 795만톤을 기록했다. 판매단가의 경우 믹스 개선 노력에도 불구하고 3분기 대비 톤당 3만원 이상 하락했다. 공급차질 이슈와 중 국의 경기부양책에 대한 기대감, 인도의 철강 생산능력 확장 등은 철광 석, 원료탄 등 주요 원재료 가격 상승을 견인했고 4분기 투입원가 상승 을 야기해.. 2024. 2. 4.
학습형 AI 반도체와 추론형 AI 반도체의 차이 1. 개략적 특징 1.1. 학습형 AI반도체 학습형 AI 반도체는 인공지능 모델을 학습시키기 위해 방대한 데이터와 복잡한 수학적 연산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 성능이 필요하다. 따라서, 학습형 AI 반도체는 GPU, TPU와 같은 가속기를 사용하여 병렬 처리와 분산 처리를 통해 높은 처리율 (throughput)과 전력 효율성 (performance per watt)을 추구한다. 하지만, 학습형 AI 반도체는 대게 범용성이 높은 형태로 설계되어 다양한 AI 모델에 적용할 수 있도록 하기 때문에, 학습 모델에 따라 사용하지 않는 회로의 구성도 범용성을 위해 추가되어야 한다. 이러한 범용성을 확보기위한 부분이 불필요한 전력 소모를 만들어서 제조 비용을 높이고 전력 소모를 증가시키는 요인이 된다. .. 2024. 2. 4.
AI에 있어서 클라우드 시스템의 중요성 AI 클라우드 시스템과 일반 클라우드 시스템의 차이 일반적으로 클라우드 시스템은 애플리케이션과 서비스를 클라우드 환경에서 제공하고 실행하는 시스템이다. 클라우드 시스템은 기본적인 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 소프트웨어, 플랫폼, 인프라 등을 클라우드 서비스로 제공한다. 클라우드 시스템을 사용하면 애플리케이션과 서비스를 저렴하고 유연하게 이용할 수 있다. AI클라우드 시스템도 일반적인 클라우드 시스템과 유사하지만, 인공지능(AI) 애플리케이션과 서비스를 클라우드 환경에서 제공하고 실행하는 시스템이라는 것이 특징적이다. 따라서, AI클라우드 시스템은 AI 모델을 학습하고 추론하기 위한 고성능 컴퓨팅, 대용량 스토리지, 고속 네트워킹, AI 프레임워크와 라이브러리, AI 개발 및 운영 도구 등을 클라우드 서.. 2024. 2. 4.
AI반도체와 AI클라우드 AI 반도체 시장에서 클라우드 기업의 역할과 과제 AI 반도체가 개발된다고 해서 바로 클라우드 기업이 AI 반도체를 이용한 서비스를 제공할 수 있는 것은 아니다. AI 모델을 실제 하드웨어에서 연산할 수 있도록 하는 소프트웨어부터, 초거대 모델 학습을 위한 클러스터 구축, 그리고 온디맨드로 컴퓨팅 자원을 제공하기 위한 클라우드 컴퓨팅 기술과의 융합까지 이뤄져야 비로소 그 위에서 서비스를 개발할 수 있다. AI 반도체 데이터센터 구축부터 AI 플랫폼까지 AI 반도체에서부터 고객에게 제공되는 서비스까지의 전 과정을 아우르는 기술, 서비스, 제품을 'AI 풀스택'이라고 한다. AI 반도체-클라우드-AI 서비스로 구성된 AI 풀스택에서 클라우드 기업이 담당하는 범위는 AI 반도체를 기반으로 하는 인프라를 구축하.. 2024. 2. 4.
감속기 주요 업체 상황 review 1. 선도업체인 HDS의 상황 2021년 이후 산업용 로봇 시장의 수요가 증가하면서 소형 정밀 감속기에 대한 수요도 높아지고 있지만, HDS 는 이에 충분히 대응하지 못하는 모습을 보이고 있다. HDS의 2021년 감속기 수주액은 783 억엔으로 전년대비 140% 증가한 반면 생산량은 471 억엔을 기록하며 전년대비 63% 늘어나는 데 그쳤고, 2021 년 말 수주 잔고는 405 억엔으로 전년대비 290% 늘어난 상황이다. 수주 잔고가 쌓이고 있다는 점은 미래 일감을 확보했다는 점에서 긍정적이지만, 급격한 로봇 수요 증가에 생산 CAPA 가 따라가지 못하고 있다는 것을 시사한다. 현재 수요 대비 공급 차질이 발생하 며 동사의 납기는 1 년 가까이 장기화된 상황으로 파악된다(통상 납기는 최소 3 주 이상으.. 2024. 2. 3.

티스토리툴바