이론 관련/전기 전자2026. 8. 19. 10:51

scope는 아날로그를 보고

logic은 디지털을 보고

protocol은 디지털을 문자열로 변환해준다.

 

트리거를 위해

DIO와 CH1을 같이 엮어주고

scope 에서 CH1 에서 Add channel로 Digital - UART

 

DIO 0 으로 받고

8Bit / Parity None으로, Baud는 Auto Standrad로 해준다.

(만약에 신호가 0에서 올라가면 Polarity를 Invert로 설정하면 정상적으로 해석됨)

 

그럼 아래과 같이 설정되고

 

input을 Analog / Digital / Analog and Digital로 설정이 가능한데

지금은 아날로그라 Sc C1이라고 뜨지만 Digital을 하면 DIO0이 뜬다.

 

minicom 에서 19200bps로 설정하고

Welcome to minicom을 복사해서 붙여 넣고 전송!

 

그럼 파형과, 그걸 기반으로(?) UART 통신을 분석해준다.

 다만, 너무 파형을 축소하면  샘플링레이트 문제로 정상적으로 파싱할 수 없는 문제가 있으니

적당히(!) 세밀하게 보이도록 확대하는게 포인트

 

parity는 0.5 bit width인가? 왜 반 갈라 두지?

 

Even Parity 하니 X + P가 되어서 1.5bit width가 되었군.

 

19200bps 라서 대충 52usec. 1bit 길이 만큼 쉬었다가 전송되는건가..?

 

[링크 : https://www.youtube.com/watch?v=9uWaTHdVyxE]

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Posted by 구차니
이론 관련/전기 전자2026. 7. 21. 11:17

mems

[링크 : https://www.lumentum.com/en/products/300x300-optical-circuit-switch-ocs]

 

liquid crystal switching

 

piezo ...

[링크 : https://www.hubersuhner.com/en/optical-circuit-switching]

 

lumotive / metalenz

tunable metasurface 

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Posted by 구차니

STP - Spanning Tree Protocol

[링크 : https://aws-hyoh.tistory.com/136]

 

Rapid STP

RSTP alternative / backup 포트

STP에 비해 빠르게 (기존 30~50, rstp 1초이내) loop 감지하기 위해 block 에서 forward로 전환

[링크 : https://going-to-end.tistory.com/entry/RSTP-Rapid-Spanning-Tree-Protocol]

[링크 : https://aws-hyoh.tistory.com/174]

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Posted by 구차니
이론 관련/IoT2026. 7. 9. 14:46

구독, 발행이 있는데 mqtt랑은 또 다른건가?

[링크 : https://github.com/eProsima/Micro-XRCE-DDS]

[링크 : https://www.omg.org/spec/DDS-XRCE/About-DDS-XRCE/]

 

갑자기 pixhawk에 telemetry로 보이냐?

[링크 : https://roytravel.tistory.com/389]

 

DDS Data Distribution Service

어..? ros2 mqtt가 아냐?

[링크 : https://huroint.tistory.com/entry/DDS-DDS-RTPS]

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Posted by 구차니

PID수동튜닝 방법으로 ziegler-nicholas 방법이 있다고 하는데

[링크 : https://codeparadise.tistory.com/549]

 

계단응답곡선

임계이득 -> 임계주기

[링크 : https://m.blog.naver.com/dkwltmdgus/220939484841]

 

I 값과 D 값을 0 으로 두고

P값을 0부터 최대값 까지 증가 시키면서

잘 찾아 보란건가..?!?

[링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Ziegler%E2%80%93Nichols_method]

[링크 : https://blog.naver.com/serimo/221415461726]

[링크 : https://www.ni.com/docs/ko-KR/bundle/labview-pid-and-fuzzy-logic-toolkit-api-ref/page/lvpidmain/ziegnichforms.html]

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Posted by 구차니

N - Number of image size in batch size

H - Height of image

W - Width of image

C- number of Channel of the image

 

NCHW는 Channel First (red channel image + blue ...)

NHWC는 Channel Last (rgb pixel image)

 

[링크 : https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/cpu/latest/tutorials/features/nhwc.html]

 

어떻게 보면 레이어 별로 처리하게 하는게 유리할수도 있을 것 같기도 한데 서로 tradeoff가 존재할 것 같다.

 

NCHW - (64,3,512,512)

NHWC - (64,512,512,3)

[링크 : https://medium.com/@gonchogo/nhwc-vs-nchw-1504d2621b5e]

 

GPU - NCHW

CPU - NHWC

tensorRT는 NHWC에서 최고의 효율

[링크 : https://seungwoo-dev.tistory.com/6]

Posted by 구차니
이론 관련/전기 전자2026. 4. 27. 12:35

 

 

XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. It implements machine learning algorithms under the Gradient Boosting framework. XGBoost provides a parallel tree boosting (also known as GBDT, GBM) that solve many data science problems in a fast and accurate way. The same code runs on major distributed environment (Kubernetes, Hadoop, SGE, Dask, Spark, PySpark) and can solve problems beyond billions of examples.

[링크 : https://github.com/dmlc/xgboost]

 

[링크 : https://monawa.tistory.com/28]

[링크 : https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/param_tuning.html]

[링크 : https://www.kaggle.com/code/lifesailor/xgboost]

 

 

+

[링크 : https://calce.umd.edu/battery-data]

 

+

grid search cv

[링크 : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html]

[링크 : https://day-to-day.tistory.com/33]

[링크 : https://velog.io/@hyunicecream/GridSearchCV란-어떻게-사용할까]

[링크 : https://wikidocs.net/87220]

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Posted by 구차니

정적분석에서 먼가 이상한(?) 단어가 나와서 찾아보는데

정석분석은 아니고

품질관리 관련 체크리스트 레벨인듯.

 

[링크 : https://wikidocs.net/322755]

[링크 : https://clickup.com/ko/blog/192214/p1-p2-p3-p4-priority]

[링크 : https://rupijun.tistory.com/entry/테스트-종료-기준-Test-Exit-Criteria-객관적-완료-판단-체계]

[링크 : https://brunch.co.kr/@jamescompany/213]

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Posted by 구차니
이론 관련/전기 전자2026. 4. 22. 22:02

요즘 핫하다는 녀석

간단하게.. 회로가 가늘어 지니 누설전류 등으로 인해

고속 통신이 점점 힘들어 지고, 다채널로 전송하다 보니 전송에 많은 전기가 소모된다.

그러니까 더 초고속의 전송기술로(그러니까 광) ser/des 해서 보내고 받으면

총 전기 소모량이 줄어든다라는걸 기반으로

반도체 내부에서 여러단계 거치지 않고 반도체 안에서 바로 빛을 쏴서 보내버리는 그런걸 CPO 라고 하는 듯.

 

800G 광 트랜시버 하나 14~18W * 64 port = 900W 이상 소비 하는데 이걸 절반 이상 줄이면

데이터 센터 레벨에서는 생각외로 어마어마한 소비전력 감소가 발생할 수 있다.. 정도?

[링크 : https://m.blog.naver.com/ghdtjr1212/224218882918]

[링크 : https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=40022]

[링크 : https://contents.premium.naver.com/usa/nasdaq/contents/250710100630857do]

 

칩과 칩 간에 통신을 전기가 아닌 빛으로 하는 것이고

프로세서 자체가 광으로 바뀌는건 아님(!)

그리고 궁극적으로는 메모리 - xPU 들 간의 switch fabric 까지 구성해서

더 빠르고 전력 효율적인 고성능 통신구조를 만드는게 목적으로 보인다.

 

일단은.. 장거리 전송이 아니니까 고출력일 필요도 없고,

이동거리가 짧으니 굳이 레이저가 아니어도 충분한 출력만 나면 상관없을 것 같기도 하고

다만, 이런 고속 데이터 전송을 위해 HBM은 더 많이 사용될 가능성이 있다는게 함정이구만

 

 

vertical-cavity surface-emitting lasers (VCSELs) 표면방출레이저

아래처럼 SOI(Silicon on Insulator) 웨이퍼를 사용하면 1~3dB 정도 기본적으로 손실이 생긴다고

그 와중에 가장큰 문제(?)는 반도체 잘 만들어도 광접속 인터포저 불량이면 통채로 날리고

얘가 불량나도 광학 네트워크 칩 전체를 버려야 하고

이래저래 비용문제가 제법 클녀석이라, 전세계적으로 해보려고 하고는 있지만 어떨런지..

 

[링크 : https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/215/0905215012/박상기%20최종.pdf]

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Posted by 구차니

이럴 땐 AI가 짱이구만(검증하려고 찾으려면 어우...)

 

부팅 순서

SEC (Security Phase)

PEI (Pre-EFI Initialization)

DXE (Driver Execution Environment)

BDS (Boot Device Selection)

[링크 : https://chatgpt.com/share/69e5bbfb-e140-83e8-81fb-9ef5439c131f]

 

에러 코드가 부팅 순서대로 라면.. SEC / PEI / DXE / BDS 순서로 나오는게 맞다.. 고 해야하나?

아무튼 주로 걸리는데 67 / 69 혹은 b7 / b9 인데 System Agent DXE 초기화 단계 뻗느것 같다.

내용으로는 PEI는 단순하게 메모리 컨트롤러 설정이라면

DXE 쪽에서는 실제로 메모리로 데이터를 올려서 부팅을 진행하거나 채널 설정등을 실제로 하는 것 같은데

그래서 어떻게 보면 메모리와 1도 관련없는 메시지이지만 실제로 메모리 문제로 발생하는 것으로 보이는 것 같다.

[링크 : https://www.asus.com/kr/motherboards-components/motherboards/workstation/z10ped16_ws/]

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