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전자 스캔 배열 (Electronically Scanned Arrays) 에 맞춤화된 테스트 첫 번째 스캔된 위상 배열은 단일 송신기와 수신기를 모든 안테나 요소에 위상 천이기를 통해 연결하여 사용했습니다. 오늘날의 능동 전자 스캔 배열(AESA)은 많은 고체 상태 송수신 모듈(TRM)을 사용하며, 각각이 안테나 요소에 연결됩니다. AESA를 TRM으로 재구성하는 것은 1980년대 반도체 기술의 발전을 통해 가능해졌으며, 여기에는 송신 전력 증폭을 위한 MESFET 및 JFET, 그리고 저잡음 수신 증폭을 위한 갈륨 비소(GaAs)가 포함됩니다. TRM의 크기, 비용, 그리고 전력 소비가 시간이 지남에 따라 줄어들어 미래 상업적 응용 프로그램에 대한 가능성을 열었습니다. 레이더 빔폭 대비 배열 크기 및 TRM 수 레이더 시스템 성능에 영향을 미치는 주요 요소 중 하나는 안테나의 빔폭입니다. TR.. 2024. 3. 10.
꾸준함이 탁월함을 이긴다 (Consistency is better than excellence) Consistency is better than excellence "Consistency is better than excellence" emphasizes the importance of consistency over short-term brilliance for long-term success and growth. This principle is crucial for personal development, career building, and particularly for success in the marketing field. Consistency is essential for achieving sustained results while adapting to changing market condi.. 2024. 3. 10.
호주, 해양 전쟁 능력 대대적 개편으로 "강화된 치명력 (enhanced lethality)" 추구 호주 정부가 지난달, 국가의 해양 전투 능력을 근본적으로 강화하기 위한 계획을 발표했습니다. 이 계획의 핵심 목표는 "강화된 치명력"을 달성함으로써 해상 함대의 규모를 두 배 이상으로 확대하는 것입니다. 호주의 이러한 움직임은 아시아 해역에서의 충돌 가능성을 실제적이고 현재적인 위협으로 인식하고 있다는 분명한 신호입니다. 중국의 부상과 함께 미국보다 큰 해상 함대를 구축한 것은 호주의 위험 인식을 전환시켰습니다. 이에 대응하여 호주는 AUKUS 계획을 통해 핵동력 잠수함을 도입하고, 여섯 척의 대형 유무인 선택이 가능한 수상 함선을 포함한 새로운 해군 능력을 구축하는 방안을 추진하고 있습니다. 이는 잠재적 적국의 공격적 행동을 억제하는 "부정에 의한 억지" 전략의 일환이 될 것입니다. AUKUS는 호주(.. 2024. 3. 9.
클로드 ( Claude ) AI의 독특한 기능을 활용하여 고객 서비스를 개선하는 방법 오늘날의 디지털 시대에 AI 기술은 고객 서비스의 효율성과 효과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 클로드 AI는 안전성, 조종 가능성, 윤리적 정렬에 중점을 둔 설계로 인해 고객 서비스 분야에서 중요한 자산이 될 수 있습니다. 여기서는 비즈니스가 클로드 AI를 활용하여 고객 서비스를 개선하면서도 개인정보 보호와 보안을 타협하지 않는 방법을 살펴보겠습니다. 맞춤형 및 제어된 상호작용 조종 가능성을 통한 맞춤 응답: 클로드 AI의 조종 가능성을 활용하여 회사 정책과 고객 서비스 지침에 정확하게 부합하는 응답을 생성하십시오. 이를 통해 고객별로 맞춤화된 상호작용 경험을 제공할 수 있으며, 응답이 윤리적 기준에 부합하도록 할 수 있습니다. 데이터 개인정보 보호 및 보안 강화 데이터 처리 및 관리: 클로.. 2024. 3. 9.
클로드 ( Claude) AI와 챗GPT의 차이점 인공지능 언어 모델의 발전은 지난 몇 년 동안 눈부신 속도로 진행되어 왔습니다. 특히, 클로드 AI와 챗GPT는 이 분야에서 주목받는 두 가지 기술입니다. 이들은 사용자가 제공하는 프롬프트를 바탕으로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있지만, 각각의 모델은 고유한 특성과 기능을 가지고 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 두 AI 언어 모델의 주요 차이점을 살펴보겠습니다. 1. 기술적 근거와 개발 챗GPT: OpenAI에 의해 개발된 챗GPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 챗GPT는 시간이 지남에 따라 사용자 피드백을 바탕으로 더 많은 데이터와 개선된 알고리즘을 통해 더 정확하고 맥락적으로 관련된 응답을 생성할 수 있도록 업데이.. 2024. 3. 8.
클로드 ( Claude ) AI, 새로운 AI 차세대 Claude를 소개합니다 2024년 3월 4일 https://www.anthropic.com/news/claude-3-family 오늘 우리는 광범위한 인지 작업에 걸쳐 새로운 업계 벤치마크를 설정하는 Claude 3 모델 제품군을 발표합니다. 이 제품군에는 기능의 오름차순으로 Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet 및 Claude 3 Opus의 세 가지 최첨단 모델이 포함되어 있습니다. 각 연속 모델은 점점 더 강력한 성능을 제공하므로 사용자는 특정 애플리케이션에 대한 지능, 속도 및 비용의 최적 균형을 선택할 수 있습니다. Opus와 Sonnet은 이제 claude.ai와 현재 159개국에서 일반적으로 사용 가능한 Claude API에서 사용할 수 있습니다. 하이쿠도 곧 출시.. 2024. 3. 8.
비주얼 스튜디오 코드 ( Visual Studio Code ) - 강력하고 가벼운 코드 편집기 Microsoft Visual Studio Code(이하 VS Code)는 개발자들에게 매우 인기 있는 오픈 소스 코드 편집기입니다. 가볍고 빠르면서도 강력한 기능을 제공하여, 프론트엔드와 백엔드 개발 모두에 적합합니다. 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. 이 블로그에서는 VS Code의 기본적인 소개, 설치 방법, 세팅 방법, 유용한 플러그인, 그리고 단축키에 대해 다룹니다. 주요 장점: 크로스 플랫폼 지원: Windows, macOS, Linux 운영 체제에서 모두 사용할 수 있어, 다양한 환경에서의 개발을 지원합니다. 뛰어난 확장성: 마켓플레이스를 통해 제공되는 수천 개의 확장 프로그램으로 개발 환경을 맞춤 설정하고 기능을 추가할 수 있습니다. 이를 통해.. 2024. 3. 7.
‘큰 코어’에서 ‘작은 코어’로, AI 시대를 여는 GPU 기술의 진화 ‘큰 코어’에서 ‘작은 코어’로, AI 시대를 여는 GPU 기술의 진화 최근 기술 트렌드의 최전선에서는 주목할 만한 변화가 있습니다. 바로 GPU 기술의 진화와 인공지능의 출현이 그것인데요, ‘큰 코어(big core)’에서 ‘작은 코어(small core)’로의 전환은 새로운 컴퓨팅 패러다임을 제시하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 ARM 아키텍처의 RISC 디자인이 있습니다. 고성능 컴퓨팅의 복잡성을 단순화하여 더욱 효율적인 처리 능력을 제공하는 이 기술은, 업계의 기존 표준이었던 x86 아키텍처에 도전장을 내밀고 있죠. GPU 기술의 최신 트렌드 컴퓨터 하드웨어의 핵심인 GPU는 본래 그래픽 처리를 위해 설계되었으나, 오늘날에는 그 역할이 대폭 확장되었습니다. AI와 머신러닝 알고리즘의 복잡성과.. 2024. 3. 7.
인공지능 하드웨어 혁신, 새로운 시장 성장의 기폭제 2024년 도약하려는 AI 하드웨어 산업의 최신 동향을 살펴보겠습니다. IT 강국으로서 한국의 위치를 더욱 공고히 하기 위한 혁신적 기술과 시장 전망에 대해 분석합니다. 1. 프로세서의 진화와 AI 성능의 극대화 현재 인공지능 프로세서 기술은 중대한 변곡점에 있습니다. 새로운 CPU와 GPU의 결합, 고도화된 NPU (신경망 처리 장치)의 출현이 AI의 연산 능력을 비약적으로 향상시키고 있습니다. 특히, 한국의 반도체 기술은 AI 시대의 요구에 부응하는 혁신적인 설계와 생산 공정을 선도하고 있어, 전 세계 시장에서 경쟁력을 높이고 있습니다. 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)의 결합: 이 결합은 복잡한 AI 알고리즘을 더 빠르게 처리할 수 있게 해 주며, 특히 기계 학습과 심층 학습 작.. 2024. 3. 7.
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