Q. 인터넷이 전자통신 기술에 미친 영향은?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.인터넷은 전자통신 기술에 아주 큰 영향을 줬다고 볼 수 있습니다. 예전에는 전화나 문자처럼 정해진 방식으로만 통신했지만, 인터넷이 생기면서 음성, 영상, 데이터 등 다양한 형태의 정보를 훨씬 빠르고 쉽게 주고받을 수 있게 되었습니다. 또 예전보다 훨씬 많은 사람들이 동시에 통신할 수 있게 되었고, 거리의 제한 없이 전 세계 누구와도 연결될 수 있게 만든 것도 큰 변화입니다. 이런 발전 덕분에 전자통신 기술도 더 빠르게 발전했고, 지금처럼 스마트폰이나 화상통화, 메신저 같은 다양한 서비스들이 가능헤졌습니다
Q. 스마트폰 액정에도 흑점이 생길 수 있나요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.네 스마트폰 액정에 흑점이나 암점이 생길 수 있습니다. 보통 이런 점들은 화면 안에 있는 픽셀이 고장나면서 생기는데, 주로 검은점 처럼 보이거나 밝은점으로 나타날 수 있습니다. 특히 oled나 lcd 패널 모두에서 생길 수 있고, 사용 중 외부 충격이나 제조 공정에서 생긴 불량이 원인일 수 있습니다. 다만 스마트폰 화면은 크기가 작고 해상도가 높아서 눈에 잘 안 띄눈 경우도 많고, 사용자가 잘 인지 하지 못할 수도 있어서 흔하게 느껴지지 않을 수도 있습니다
Q. 팹리스가 파운드리와 관계를 맺는 방식은 어떻게 되나요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.팹리스는 반도체를 설계만 하고 직접 만들지는 않는 회사고, 파운드리는 그런 팹리스 회사가 설계한 반도체를 실제로 공장에서 대신 만들어주는 회사입니다. 그래서 팹리스가 반도체를 만들고 싶으면 파운드리에 설계 데이터를 보내고, 어떤 기술로 만들어야 하는지 서로 협의한 다음 계약을 맺고 제조를 맡깁니다. 처음에는 시험용으로 소량만 만들기도 하고, 나중에 제품이 잘 나오면 대량 생산을 요청하게 됩니다. 이런식으로 서로 역할을 나누어서 협력하는 구조라고 보시면 쉬울것 같습니다
Q. Npu 가 딥러닝에 최적화된 이유는 무엇인가요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.NPU는 딥러닝 연산, 특히 추론에 특화된 전용 하드웨어입니다. cpu는 범용 연산에, gpu는 대규모 병렬 처리에 적합한 구조이지만, npu는 딥러닝에 자주 사용되는 행렬 곱셈, 합성곱, 활성화 함수 연산 등을 빠르게 처리하도록 아키텍처가 구성되어 있습니다. Npu는 불필요한 범용 제어 로직 없이, 딥러닝에 최적화된 연산 유닛만으로 구성되어 있기 때문에 연산 효율과 전력 효율이 매우 높습니다, 또한, 추론에 자주 사용되는 저정밀 연산에 최적화에 있어, 같은 산을 gpu보다 낮은 전력으로 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 즉, npu는 딥러닝의 반복적이고 구조화된 계산을 위해 설계된 전용 프로세서 이기 때문에, 추론 작업에 있어서 속도, 효율 전력소비 면에서 cpu나 gpu 보다 뛰어난 성능을 보입니다