이*형 : 시료1의 분석처리에 걸리는 시간은 얼마나 드나요?
agilent1 : 아까 답변한걸로 다시 드립니다. 한 샘플의 LC/MS나 GC/MS의 분석 runtime은 20~30분 정도 걸리며 데이터를 프로세싱하여 보고서를 만드는데 까지 30분 정도 걸리지만, 정량 결과를 도출하기 위해서는 표준품 시료를 측정해야 하는데 이를 위해 2시간 정도가 더 소요됩니다.
김*수 : 앞 자료에서FMCW 트렌시버 아키텍처 내부에 LPF라든가 필터들이 있었는데 이 필터들의 계수값이 변경 가능한지요?
NI1 : 추후 확인하여 답변드리겠습니다.
지*호 : 자율 주행차에서 레이더와 카메라를 혼합해서 사용하는 것으로 알고 있으며,레이더는 금속 제질에 난반사 등으로 오류가 있다고 알고 있습니다.난반사 등으로 여러 정보에 대한 오류 발생 시 어떻게 처리되는지 궁금합니다.또, 레이더 센서가 몇개가 장착되는지요?
NI1 : 자율주행 등급에 따라 다르겠지만, 보통 6~14개 정도 사용하는 걸로 알고 있습니다. 자율주행단계 에서는 레이더 만은 사용해서는 말씀해주신 이유로 정확한 타겟 분석이 제한적입니다. 카메라 라이더 각종 센서 융합이 필요할 것입니다
조*우 : 혹시 Power EMI에 관련된 Parameter를 미리 Simulaion해서 보여 주는 메뉴는 있나요? 정확하지 않아도 대략 예상 Noise 발생 Patten을 볼 수 있다면 설계 시작전에 많은 도움이 될 것 같습니다.
TI1 : 말씀하여 주신 사항에 대한 Feedback을 많이 얻었으며, 해당 사항은 본사에 요청 되었습니다. 아마도 말씀 하신 내용들이 반영된 툴이 개발되지 않을까 합니다. 아직 언제쯤 될 수 있을지는 미정 입니다. 계속 관심 부탁 드립니다.
남*희 : 적정한 전원설계라는 것이 소비전류의 몇% 정도의 마진을 고려해야하는것인 가요?? 마진이 적을 수록 발열이 늘어 날 수 밖에 없는데 발열 적정 온도는 어느정도가 적당한지??
TI1 : 어려운 질문 입니다. 저의 경우 약 30% 이상의 마진을 고려하여 설계하고 있습니다만, 이는 각 시스템 및 어플리케이션에 따라 다를 수 있습니다. 발열의 정도도 시스템에서 허용하고 있는 온도의 범위가 어느 정도냐에 따라 결정이 되겠지요. 해당사항이 엔지니어들이 고민해야 할 문제이지만 결국 최종 고객이나 Target sepc에 맞는 설계에 따라 결정될 것으로 보입니다.
강*완 : 거리변동,장애물등으로,통신 locking해제되지 않도록하는 방식은 무었인가요?통신연결이 안정적이어야하는 fast-real-time-control system에서는 중요한 성능지표가 되기 때문입니다.
TI1 : BT 5.0에는 connection oriented 방식을 제공합니다. 즉 ACK과 제 전송방법을 사용합니다.
정*열 : 판매되는 스마트폰 중에 블루투스 5.0을 지원하는 폰이 어떤 것들이 있나요?
TI3 : 갤럭시 8이 최초입니다.
무* : [질문] ADI의 데이터 컨버터를 건설IoT분야나 Home IoT분야의 senser Device에 활용한다면 어떤 분야나 제품에 활용이 가능 할지요??
ADI1 : ADC를 내장하고 있지 않는 한, 모든 센서의 출력단에는 ADC 가 필요합니다. 센서 -> Amp--> ADC--> processor 의 처리 경로이지요. 당사의 IOT target 제품군은 ADC 단품 보다는 Sensor류(자기장, 습도, 온도.. 등등+ADC)을 포함하는 제품군들로 개발 및 준비되고 있으며, 모든 산업 제품에 적용이 가능합니다.
이*학 : 분해능을 높이면서 또한 처리속도까지 높일 수 있는 효율적인 방법이 있나요?
ADI1 : ADC 의 분해능이 높으면서 속도가 빠른 ADC를 선정하시면 되지만, 이것을 문의 하시는 건 아닐것 같습니다. 분해능을 높이려면 Vreference 값을 Dynamic range 에서 허용가능한 최대한 낮은 level 로 주시면 1LSB=Vref/2^n 이므로 분해능이 낮아집니다. 속도는 ADC 입력단에 IF 단을 주어서 입력 신호를 낮춰주면 sampling 속도를 낮출 수 있다고 생각합니다.
이*학 : 타사 대비 가장 큰 장점이 무엇일까요? 기존 유저들은 기존 사용툴에 익숙해서 변경하기가 어렵습니다. 큰 장점이 있어야 사용 가능하지 않을까요?
cadnix2 : 가장 큰 장점은 가성비라고 말씀드릴 수 있습니다. 초기 투자비용 없이 기간제 사용료 방식으로 활용하실 수 있는데요, 연단위 비용도 환율에 따라 다르지만 회로도-PCB 설계 패키지가 대개 170만원 정도에 사용 가능합니다. 또한 어디에서나 사용하실 수 있는 클라우드 방식도 장점 중 하나입니다.
이*혁 : 혹시 쿼드셉트 평가판도 있나요?
Cadnix1 : 네 평가버전이 제공되고 있습니다. 홈페이지에서 회원가입을 해주시면 평가버전을 다운받으실 수 있습니다. 평가버전은 기간 제한 없이 1000Pin까지 사용하실 수 있습니다.
김*수 : 트랜지언트 파형이 들어와도 입력 노이즈 필터에 문제가 될 뿐이지 출력에는 영향이 없는거 아닙니까?? 그런 노이즈가 필터가 안되면 인버터가 문제 될 거 같은데요?
fluke1 : 트렌지언트의 경우 필터를 통하여 제거가 된다면 좋지만 그렇지 못할 경우에는 설비 자체에 과부하를 줄 수있으며 보호단자의 잦은 트립을 유발할 수 있습니다.
김*수 : 입력전압 불균형 문제는 입력을 정류시 해당되는 정류다이오드만 문제 생기는 거 아니나요? 어차피 정류하게 되면 dc로 pwm으로 ac를 만드는데 그렇게 영향이 있습니까??
fluke1 : 입력부의 전압불균형으로 인하여 PWM 파형의 왜곡을 초래할 가능성이 있습니다. 이는 또한 DC버스의 전압에도 영향을 미칠수 있습니다.
무* : [질문] RF샘플링이 보다 높은 통합성과 우수한 잡음 성능, 더 넓은 대역폭, 소형화된 시스템을 달성할 수 있도록 요구사항을 충족시켜 준다고 하셨는데요, 이런 조건들이 충족될수 있는 것은 어떤 원천 기술 때문 인지요?
Arrow3 : 반도체의 제조 공정이 낮아지면서, 저전력, 소형화 등이 가능합니다.
무* : [질문] RF 샘플링은 레이더, SDR, 항공우주 및 방위 산업, 테스트 및 측정, 무선통신, 전파 천문학 시스템에서 보다 높은 통합성과 우수한 잡음 성능, 더 넓은 대역폭, 소형화된 시스템을 달성할 수 있는데요, IoT Device에도 적용이 가능 한지 궁금 합니다.
Arrow1 : 이 제품의 경우 Consumer 단의 IoT device보다는 처음에 말씀하신 것처럼, 레이더, SDR, 항공우주 및 방위 산업, 테스트 및 측정, 무선통신, 전파 천문학 시스템 더 적합하며, 상황에 따라서 고정밀을 요하는 IoT Application에는 적용 가능하리가고 봅니다
무* : [질문] 자일링스의 임베디드 시스템 서브라이언스의 사용범위가 머신 런닝등에 사용 된다고 하셨는데요, IoT플랫폼 등에도 적용 및 응용이 기능한지요?
xilinx1 : Iot 보다는 IIot(Industrial Iot) 에서 보다 더 많이 사용됩니다. 모든 consumer product에 들어가는 IoT 보다는 이러한 IoT data를 모아서 처리하는 형태에 더 적합니다.
서*준 : zynq 인터럽트 반응시간과 인터럽트루틴에서 구현할 floating 연산시간이 어떻게 되나요, 이 floating 연산을 Vivado HLS을 사용해서 fpga logic으로 구현하는 것이 고속화에 유리한가요? floating 연산을 fpga logic으로 구현시 속도는 어느 정도인가요?
xilinx2 : zynq는 ARM cotex A9 및 NEON coprocessor를 갖고 있습니다. CPU의 플로팅 연산은 해당 CPU 및 프로세스와 동일 합니다. HLS를 이용하여 floating 연산을 FPGA로 구현하실 수 있으며, 알고리즘 별로 다르지만 병렬처리가 유리한 알고리즘의 경우 CPU로 처리하는 것보다 더 빠르게 처리 하실 수 있습니다.
강*희 : TI에서 제공하는 SAR ADC의 최대bit수 및 최대스피드는 얼마나 되나요?
TI1 : 최대 20-bit, 약 4MSPS 입니다
이*승 : 실시간으로 아닐로그에서 디지털로 신호 전환시 버퍼링이 발생하지 않을까요?
TI1 : sar adc의 경우 us 내외의 conversion time을 생각하셔야 합니다. 거의 실시간으로 컨버팅 가능합니다
송*호 : 대량 데이터 분석에서 다양한 데이터를 분석한다고 했는데, 분석에 대해 필요로 하는 조건이나 항목 등을 설정하고 진행하는 방식인가요? 실험 데이터만 있으면 분석이 가능하다는게 혁신적이네요.
keysight3 : 기본적으로 다량의 측정 data를 하나의 저장소에 모아서 데이터 관리를 효율적으로 진행 하실 수있습니다.
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