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• Software-Defined Vehicle (SDV) https://www.youtube.com/watch?v=myrUqE_mOgI **상기 강연 연상을 보고 정리한 내용입니다.  1) SDV : Software Defined Vehicle -> 설계 단계부터 소비자가 원하는 features 중심으로 기획 (cf. function : 엔지니어링 입장에서의 기능) SDV : 소프트웨어가 그 기능(features, function)을 정의하는 차량  2) 진짜 성장 동력은?  John Deere : Agricultural AI  (자율 주행 기술을 가지고 트랙터 제어하는 기술)  - 실질적인 revenue generation, 자율주행을 가지고 얘기를 많이했지만 실질적 revenue generator 가 된 건 농기계 산업인 것처럼  미래자동차(Mobility.. 2024.10.20
• 자동차 개발에서의 Model Based Design(MBD) & MIL, SIL, HIL 1. Model Based Design (MBD) - 시스템을 개발할 때, HW랑 SW를 수학적 모델링을 하고, 시뮬레이션을 통해 테스트 / 검증 방식을 거치면서 설계하는 방법론이다.  MBD의 특징은 다음과 같다. (1) 모델링 - 시스템의 동작을 수학적 모델로 표현 - 이는 물리적인 시스템 (엔진, 서스펜션)이 될 수도 있고, 소프트웨어 제어 로직(ABS 등) 이 될 수도 있다.  (2) 시뮬레이션 - 만든 모델을 바탕으로, 실제 시스템처럼 동작하도록 시뮬레이션- 물리적 장비 없이 여러 시나리오 상에서 시뮬레이션이 가능하다 (3) 자동 코드 생성 - 구현에 필요한 코드를 모델을 바탕으로 자동 생성이 된다.  (4) 검증 및 테스트 - 개발 초기 단계부터 각 테스트 단계에 맞게 MIL, SIL, HIL.. 2024.10.11
• 240925 Automotive News 1. https://www.hankyung.com/article/2024092450471 배터리 기술 내재화 시 비용 절감 (배터리 : 전기차 가격의 30-40%) - "연 1~2GWh 규모의 배터리 시제품 제조 설비를 마련하는 방안을 검토 중이다. 1GWh는 전기차 1만3000대에 들어가는 물량이라는 점에서 배터리업계는 현대차가 대규모 테스트를 통해 배터리 기술 내재화에 나선 것으로 파악하고 있다. " - "생산 제품은 리튬·인산철(LFP) 배터리보다 효율이 높은 삼원계 배터리가 유력한 것으로 알려졌다." => 삼원계 배터리 : 양극재로 주로 쓰이는 '리튬코발트산화물(LCO)'을 기본으로 니켈과 다른 원소가 더해져, 양극재에 총 세 가지 원소가 들어가는 배터리 ex) NCA(니켈·코발트·알루미늄) (참.. 2024.09.25
• 240920 뉴스 1. https://www.etnews.com/20240919000220 GM, 자체 배터리 생산라인 구축 착수미국 1위 완성차 업체 제너럴모터스(GM)가 자체 배터리 생산라인 구축에 돌입했다. 전기차 핵심 부품인 배터리를 일부 내재화해 전동화 시대에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. GM과 긴밀한 협www.etnews.com앞서 GM 실무진이 수차례 한국을 찾아 국내 복수 장비사들과 접촉하며 전기차 배터리 생산 장비 도입을 타진해왔는데, 이제 본격적인 실행에 나선 것으로 풀이된다. GM은 보급형 전기차에 들어갈 리튬인산철(LFP) 배터리를 생산할 전망이다. GM 쉐보레 소형 스포츠유틸리티차량(SUV) 볼트를 시작으로 차세대 보급형 전기차에 탑재할 계획이다. LFP는 니켈·코발트·망간 등을 사용하는 삼원.. 2024.09.21
• 반도체 대전 2030 을 읽고 나서 정리 - NAND 플래시 : 전원 끊겨도 데이터가 손상되지 않는 비휘발성 메모리 반도체로, SSD의 성능을 결정한다. SSD는 데이터센터 서버나 노트북 등에 들어가는 저장장치로, 5G와 AI의 확산으로 고용량 데이터 수요가 늘고 있다. SSD 2019년 105억달러 -> 2024년 307억달러 예상 - 2020년 미국은 화웨이 반도체 대상으로 수출 규제 -> 화웨이는 스마트폰 경쟁력 잃음 - 이후 2021년, 반도체 품귀현상 일어남 -> 자동차 공장이 멈추고... -> 국가 경제와 직결되는 사안 심각성 파악 -스마트폰 등 다른 산업으로도 부족현상 ... 코로나 속 파운드리만 독주 왜 품귀현상이 일어났었나? 1. 글로벌 자동체 업체들의 수요 파악 부족 (코로나 이후 급감했다가 이후 판매량 반등. ) 2. 재택경.. 2022.01.13
• 미국의 금리 인상에 원 달러 환율이 오르는 이유 https://newsis.com/view/?id=NISX20220107_0001716820&cID=15001&pID=15000 환율 이틀 연속 1200원대…전문가들 "1230원 넘을 수도"(종합) [서울=뉴시스] 류난영 기자 = 미국 연방준비제도(Fed·연준)가 예상보다 더 공격적인 긴축을 시사하면서 원·달러 환율이 2거래일 연속 심리적 지지선인 1200원대를 넘어섰다 www.newsis.com https://biz.sbs.co.kr/article/20000045589 美 고용시장 회복세 뚜렷…긴축 속도 빨라질 듯 [앵커]지난주 미국의 신규 실업수당 청구 건수가 코로나19 이전 수준을 밑돈 것으로 나타났습니다.인플레이션 압박이 거센 가운데 고용시장 회복세까지 뚜렷해지면서 미 연준의 조기 긴축 전망 bi.. 2022.01.08
• 연준의 금리 인상과 테이퍼링 조기 종료 연준의 금리 인상과 테이퍼링 조기종료 그간 코로나 사태로 인한 경기 침체를 우려해 양적 완화 정책을 펴오던 미국 연방준비제도(이하 Fed) 가 11월 초, 테이퍼링을 선언했습니다. 테이퍼링(Tapering)이란, 가늘어지다라는 뜻으로, 자산의 매입을 축소한다는 얘기입니다. 쉽게 말해, 돈줄을 죈다는 것이죠. 즉, 시중에 풀리는 자산을 점진적으로 줄여나가겠다는 정책입니다. 구체적으로는 매달 국채 100억달러, 주택저당증권(MBS) 는 50억 달러씩 매입 규모를 축소해나가고 있습니다. 원 계획은 이러한 테이퍼링 정책을 내년 6월까지 펼치는 것인데요, 그러나 인플레이션 우려가 커지면서 연준은 테이퍼링 조기 종료 계획을 발표했습니다. 그에 따라 매달 300억 수준으로 매입 축소 규모를 늘려 3월에 조기 마감할 .. 2021.12.28
• 주식 기본 용어 정리 환전 : 환스프레드100% 아닌 이상 수수료 발생 원화주문에 비해 손해 환전 시는 본인의 기준보다 환율이 낮을 때 하자. ex. 1110원 환스프레드 1달러당 10원을 내면서ㅡ. 그래서 1080원대, 1090원대 에서는 꾸준히 달러분할매수하자. 반면, 원화주문을 한다면 환율이 높아져있다면 주가가 낮아도 매수할 때 부담이 될 수 있다. 즉 기준점보다 높은 환율일 때, 환전스프레드 우대가 없을 땐 원화주문을 하는게 낫다. 주식투자할 수 있는 자금 : 예수금 증거금 : 모든 종목에는 증거금이라는 비율이 있다. 증거금률 00% 주식을 매매하면 전체 대금 중 일정 비율을 미리 예탁해야 하는 비율 어떤 종목을 매수하면 매매 한 날을 포함해서 3영업일 후에 결제가 이뤄짐 D+1 : 2영업일 후 D+2: 3영업일 후 .. 2021.11.22
• [논문리뷰] Graph Clustering with Dynamic Embedding arxiv.org/pdf/1712.08249.pdf Arxiv 2017 Graph Clustering with Dynamic Embedding contents 정보를 이용한 Unsupervised Clustering 프레임워크 GRACE 를 제안한 논문입니다. 제가 이해한 바에 따라, 다음과 같이 논문을 요약해보았습니다. 논문은 크게 다음과 같은 점들을 해결해야할 Challenges로 잡고, 이를 해결하기 위한 방법으로 GRACE를 제시합니다. - Highly noisy, sparsy and High-dimensional 한 Node Contents - Network dynamics hard to integrate - No supervision is available to guide exploration.. 2020.11.26
• Transductive Learning vs. Inductive Learning 참고 : www.quora.com/What-is-the-difference-between-inductive-and-transductive-learning Training Set U 의 labeled training set (xi, yi) Test Set V (x'i, ?) 가 있다고 할 때, 1) Inductive Learning - Test set V may present or not present - Training Set 에서 f(xi) = yi 인 prediction function 을 찾고, 이를 Test set 의 f(x'i) = ? 에 적용하여 x'i 의 라벨을 예측한다. 2) Transductive Learning - does not build a predictive model! 즉, - .. 2020.11.22