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지능형 디지털 메시와 차세대 인공지능 반도체 기술 동향 요약정보 및 구매

공급가 267,000원  (할인율 11.00%)
정가 300,000원
포인트 2,000점
저자 HY YEON
ISBN 979-11-85497-13-6 93560
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  • 지능형 디지털 메시와 차세대 인공지능 반도체 기술 동향 (+0원)

상품 정보

상품 상세설명

 

 

4차 산업혁명과 스마트시티 구현을 위한

지능형 디지털 메시와 차세대 인공지능 반도체 기술 동향

◆ 목차

 

제1장 4차 산업혁명의 지능형 디지털 메시 기술 개요


1. 4차 산업혁명 시대의 산업 패러다임 변화

1-1. 4차 산업혁명 시대
1-1-1. 제4차 산업혁명의 등장 배경
1-1-2. 4차 산업혁명의 특징
가. 초연결성(Hyper-Connected)
나. 초지능화(Hyper-Intelligent)
1-1-3. 지능정보기술
1-1-4. 4차 산업혁명 패러다임의 변화
가. 4차 산업혁명과 디지털화(Digitalization)
가-1. 디지털화(Digitalization)의 개념
가-2. 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)
나. 플랫폼 기반 4차 산업혁명
나-1. 기반형 플랫폼
나-2. 매개형 플랫폼
나-3. 복합형 플랫폼
다. 인공지능 플랫폼의 현황
다-1.Google의 인공지능 플랫폼
다-2. IBM 인공지능 플랫폼 왓슨(Watson)
다-3.MS FPGA용 실시간 AI플랫폼 브레인웨이브(Brainwave)
다-4.Facebook의 인공지능 플랫폼 카페2(Caffe2)
다-5.아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)
다-6. GE의 인공지능 플랫폼 프리딕스(Predix)
라. 4차 산업혁명 시대의 지능형반도체
라-1. 지능형반도체의 개념
라-2. 4차 산업혁명 시대의 지능형반도체
라-3. 인공지능형 반도체


2. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 기술 개요
2-1. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 기술 개요
2-1-1. 사물인터넷(IoT)
가. 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 개요
나. 사물인터넷(IoT)의 핵심 센서(Sensor)
나-1. 센서(Sensor)의 기본 구조
나-2. 차세대 스마트 센서(Smart Sensor)
다. 사물인터넷(IoT)과 빅데이터
라. 사물인터넷 연결 방식
라-1. 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)
라-2. Wi-Fi
① Wi-Fi 표준화 현황
라-3. 블루투스
라-4. 지그비(ZigBee)
라-5. Z-Wave
라-6. 5G 무선 기술(New Radio·차세대 무선접속 기술)
① 5G(5th generation mobile communications) 개요
② 5G NR(New Radio) 표준
라-7. IoT 전용망
① LTE-M(Machine Type Communication)
② NB-IoT(Narrow Band Internet of Things: 협대역 사물인터넷)
③ LoRa(Long Range Wide-area network, LoRa, 로라)
④ 시그폭스(Sigfox)
마. 사물인터넷 서비스 영역
바. 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)
2-1-2. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 기술 개요
가. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 기술 개념
나. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 역할
다. 통합된 지능형 메시
2-2. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 기술 동향
2-2-1. 지능형 디지털 메시(Intelligent Digital Mesh) 기술 개요
2-2-2. 메시 네트워크(Mesh Network) 기술
가. 메시 네트워크(Mesh Network) 개요
나. 무선 메시 네트워크(WMN, Wireless Mesh Network) 기술의 중요성
다. Wi-Fi 메시 네트워크
라. 블루투스 메시 네트워킹
2-2-3. 메시 앱 및 서비스 아키텍처(Mesh App &Service Architecture, MASA)
가. 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스(SDAS: sw defined application service)
나. 마이크로서비스 아키텍처(MSA: Micro Service Architectures)
다. 컨테이너(Container) 기술

제2장. 지능형반도체(PIM·Processor-In-Memory) 기술 개요 및 기술현황


1. 지능형반도체(PIM·Processor-In-Memory) 기술 개요

1-1. 지능형반도체(PIM·Processor-In-Memory) 기술 개요
1-1-1. 자율주행 자동차용 반도체
가. 초음파 센서 반도체
나. ABS(Anti-lock Brake System)
다. TPMS(Tire Pressure Monitoring System)
라. MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)
1-1-2. 사물인터넷용(IoT) 반도체
1-1-3. 웨어러블 디바이스(Wearable Divice) 반도체
1-2. 시스템 반도체(SoC, System on Chip)
1-2-1. 시스템 반도체(SoC) 개요
1-2-2. 시스템 반도체(SoC) 기능별 분류
가. 주문형 반도체 ASIC(Application Specific Integrated Circuits)
가-1. 전주문형(Full-Custom)
가-2. 스탠더드 셀(Standard cell)
가-3. 게이트 어레이(Gate array)
나. 프로그래머블 반도체 FPGA(Field Programmable Gate Arrays)


2. 지능형반도체 기술현황
2-1. 인공지능 반도체
2-1-1. 인공지능 반도체 개요
2-1-2. CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)
2-1-3. GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)
가. GPGPU(General Purpose Graphics Processing Units)
가-1. MPI(Message Passing Interface, 메시지 전달 인터페이스)
가-2. CUDA(Compute Unified Device Architecture, 쿠다)
가-3. OpenCL(Open Computing Language)
2-1-4. TPU(Tensor Processing Unit, TPU)
2-2. 뉴로모픽 반도체
2-2-1. 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩의 개념과 특징
가. 뉴로모픽 칩의 개념
나. 뉴로모픽 칩의 등장 배경
다. 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)의 구조
라. 뉴로모픽 칩의 특징마. 뉴로모픽과 딥러닝
2-2-2. 뉴로시냅틱 칩(Neuromorphic Chip) 기술

3. 업체 동향 및 시장 전망
3-1. 국내외 업체 동향
3-1-1. IBM
가. 트루노스(TrueNorth) 칩
나. NS16e 컴퓨터
다. 파워(POWER)9
3-1-2. 퀄컴
3-1-3. 인텔
3-1-4. 애플
3-1-5. 마이크로소프트(MS)
3-1-6. 구글
3-1-7. 엔비디아
3-1-8. 화웨이
3-1-9. 삼성전자
3-1-10. SK하이닉스
3-1-11. 네패스
4. 지능형반도체 시장 전망
4-1. 특허 관련
4-2. 지능형 반도체 시장 전망



그림목차

[그림 1] 기존 산업혁명의 특징 및 진행과정
[그림 2] 4차 산업혁명의 기반 기술과 핵심 기술
[그림 3] 패러다임 변곡점 발생과 지능화 시대로의 진전
[그림 4] 4차 산업혁명
[그림 5] Big data ecosystem
[그림 6] IoT Ecogystem
[그림 7] 인터넷 패러다임
[그림 8] 초연결사회를 위한 통신네트워크의 역할
[그림 9] 인공지능의 활용
[그림 10] 지능정보기술과 산업·기술 융합 예시
[그림 11] 지능기술 기반의 지능화 3단계
[그림 12] 지능정보사회 구조 및 핵심 성공요인 분석
[그림 13] 인공지능 구현 및 플랫폼화
[그림 14] 디지털 트랜스포메이션의 디지털 요소 현황
[그림 15] Digital Transformation framework
[그림 16] 디지털 트랜스포메이션 단계별 진화
[그림 17] 사업전략 재설정 및 디지털 사업모델 구축
[그림 18] 산업 패러다임의 변화
[그림 19] 4차 산업혁명의 진화 과정
[그림 20] 플랫폼 비즈니스 생태계
[그림 21] 플랫폼 및 매개 플랫폼 네트워크의 개념
[그림 22] TPU와 Tensorflow 관계도
[그림 23] IBM 왓슨 데이터 플랫폼
[그림 24] Watson Health Platform as Presented by IBM
[그림 25] The IBM Watson IoT Platform
[그림 26] 브레인웨이브 Soft DPU 마이크로 아키텍처
[그림 27] Predix Architecture
[그림 28] SW-SoC 융합플랫폼 활용 개념도[그림 29] 반도체 응용 범위와 발전 단계
[그림 30] 인공지능 반도체 응용 분야
[그림 31] 지능형 사물인터넷
[그림 32] IoT Device의 응용
[그림 33] 상황 감지 기능과 모션 감지 기능이 융합된 스마트 센서
[그림 34] IoT 운영과 정보기술 데이터 패턴 분석
[그림 35] IoT의 데이터 수집과 전달
[그림 36] 사물인터넷을 통한 데이터 확보 및 인공지능을 활용한 분석
[그림 37] IoT 서비스 환경
[그림 38] IoT의 연결 진화
[그림 39] 사물인터넷 통신 방식의 종류
[그림 40] Sensor Network
[그림 41] 무선 센서 네트워크의 기본 구조
[그림 42] Active antenna systems and massive MIMO
[그림 43] 블루투스 5.0
[그림 44] 블루투스 Mesh의 계층 구조
[그림 45] BLE 비콘 서비스 동작
[그림 46] 지그비 프로토콜 스택
[그림 47] Z-Wave의 프로토콜 스택
[그림 48] 향후 10년간 본격화할 5G, 인공지능 기반 미래 기술들
[그림 49] 5G 네트워크
[그림 50] 5G NR System Architecture
[그림 51] 주요 통신사업자의 5G 로드맵
[그림 52] 5G의 글로벌 표준으로 가속화되는5G NR
[그림 53] 5G 네트워크 구조
[그림 54] 5G NR 서비스 시나리오
[그림 55] 지능형 5G·6G
[그림 56] Wireless IoT Connectivity Options
[그림 57] Scaling LTE Advanced to connect a wider range of divice/things
[그림 58] LTE Cat-M1(eMTC) 활용분야
[그림 59] NB-IoT(Narrow Band Internet of Things: 협대역 사물인터넷)
[그림 60] 3GPP: Detailed Timeline of 5G(as of Dec. 2016)
[그림 61] LoRa 통신 모듈 내부 구조
[그림 62] Cisco LoRa End-to-End Solution
[그림 63] Sigfox 기술
[그림 64] 빅데이터의 수집, 축적, 해석
[그림 65] 플랜트웹
[그림 66] 프레딕스(Predix)를 기반으로한 GE의 IoT전략
[그림 67] PRM모델과 IIoT
[그림 68] Mesh Topology
[그림 69] 디바이스 메시의 역할
[그림 70] 디바이스 메시를 통한 웨어러블 적용 예시
[그림 71] 통합된 지능형 메시
[그림 72] 디바이스 메시 아키텍처
[그림 73] Firetide Mesh Wireless Solution
[그림 74] 인지 네트워크 프레임 워크
[그림 75] Wireless Mesh Networks
[그림 76] 도시형 이기종 네트워크 시나리오
[그림 77] Access Point solution과 Mech Network의 차이점
[그림 78] MESH 경로 변경[그림 79] Wi-Fi 메시 네트워크 아키텍처
[그림 80] 블루투스 메시 아키텍처
[그림 81] 메시 앱 및 서비스 아키텍처
[그림 82] 소프트웨어 정의 애플리케이션 서비스의 예
[그림 83] 마이크로 서비스 아키텍처 스택 구조
[그림 84] 컨테이너 기술 아키텍처
[그림 85] 컨테이너와 가상 머신의 비교
[그림 86] PIM과 기존 시스템의 비교
[그림 87] 반도체 시장 변화
[그림 88] 차량용 반도체
[그림 89] 글로벌 차량용 반도체 시장 규모 및 전망(단위: 달러)
[그림 90] 자율주행차 핵심 기술들의 접목 시점(Conceptual)
[그림 92] ABS(Anti-lock Brake System)와 반도체
[그림 93] 차량내 ECU 구성예
[그림 94] MCU 적용사례
[그림 95] TPMS
[그림 96] 센서기술의 분류
[그림 97] 사물인터넷 시스템 반도체 적용 구조
[그림 98] 사물인터넷 관련 반도체 변동추이(%)
[그림 99] 웨어러블 디바이스 개발킷 개념도
[그림 100] 웨어러블 시스템 아키텍처
[그림 101] 하드와이어드와 유연한 기능간의 분할
[그림 102] 전형적인 ASIC 설계 절차
[그림 103] 일반 대 사용자 정의
[그림 104] 표준형 셀에 기반한 방식[그림 105] Gate Array
[그림 106] FPGA의 구조
[그림 107] 글로벌 주요 기업의 가속기 개발·적용 현황
[그림 108] CPU 처리 과정
[그림 109] GPU가 애플리케이션을 가속하는 방법
[그림 110] GPU 컴퓨팅 파워
[그림 111] 그래픽 처리 장치
[그림 112] CUDA 지원 GPU의 아키텍처
[그림 113] GPU와 CPU의 소비 전력당 성능 비교
[그림 114] 데이터 병렬화
[그림 115] General MPI Program Structure
[그림 116] CUDA Application
[그림 117] CUDA 프로그램
[그림 118] OpenCL execution model
[그림 119] Relative Performance/Watt
[그림 120] 구글 TPU의 구조
[그림 121] TPU의 매트릭스 승수 단위(MXU)
[그림 122] TensorFlow에서 TPU
[그림 123] 뉴로모픽 아키텍처
[그림 124] 뉴런과 뉴로모픽 칩
[그림 125] 뉴로모픽 칩 상호작용
[그림 126] 폰 노이만 컴퓨팅 기술과 인간 뇌의 전력 효율성 비교
[그림 127] 인공 시냅스
[그림 128] SyNAPSE Architectural Concept
[그림 129] IBM의 뉴로모픽 칩
[그림 130] 뉴로모픽 칩의 응용
[그림 131] 신경망과 하드웨어
[그림 132] Neuromorphic Architecture
[그림 133] 신경 네트워크의 최적화된 CPU 데이터 경로
[그림 134] 세계 반도체 산업 현황
[그림 135] 인간의 두뇌와 트루노스 칩 비교
[그림 136] IBM에서 개발한 뉴로시냅틱 칩 TrueNorth의 구조
[그림 137] TrueNorth data set samples.
[그림 138] Neural Processing Units(NPUs)-A new class of processors mimicking human perception and cognition
[그림 139] Qualcomm Drive Data Platform
[그림 140] 인텔 제온 파이(Xeon Phi) 코프로세서
[그림 141] Kinghts Landing Architectural Diagram
[그림 142] New Mesh Interconnect Architecture
[그림 143] Deep Learning Processing Core
[그림 144] HPU System Architecture
[그림 145] 텐서플로우 라이트의 아키텍처
[그림 146] DGX-1
[그림 147] 화웨이기린 970(Kirin 970)
[그림 148] 기존 프로세서와 뉴로모픽 소자의 사물인식 방법
[그림 149] 네패스 뉴로모픽 칩 'NM500'
[그림 150] 기술분야별 AI 반도체 특허 출원 현황(2003~2017)
[그림 151] 반도체 시장 연평균 성장률(2017~2021, 단위: 억 원)
[그림 152] 차량용 반도체 소자별 비중 및 매출 추이
[그림 153] IoT Swmiconductor Market

표 목차

[표 1] 4차 산업혁명의 주요 기술
[표 2] 국가별 4차 산업혁명 전략 비교
[표 3] 4차 산업혁명의 특징
[표 4] 4차 산업혁명의 구조 변화와 장단점
[표 5] 초연결사회를 구현하기 위한 핵심기술 및 관련 기술
[표 6] 지능정보기술
[표 7] 인공지능 개발의 3요소 및 데이터AI알고리즘의선순환구조
[표 8] 지능 기술의 등장과 발전 단계
[표 9] 제4차 산업혁명의 사회변화 이슈
[표 10] 지능정보사회의 미래
[표 11] 4차 산업혁명 준비를 위한 5대 요소별 국가 순위
[표 12] 디지털화(Digitalization)에 대한 유사 용어의 정의와 개념
[표 13] 글로벌 인터넷 플랫폼들의 AI 투자 및 활용
[표 14] 플랫폼의 외형과 역할
[표 15] 음성인식 AI비서 발전 경과
[표 16] 왓슨 기반 IBM 서비스 플랫폼
[표 17] AWS의 서비스와 다양한 서비스 분야
[표 18] IoT 생태계
[표 19] 스마트 센터(Smart Sensor)의 개념
[표 20] IoT 디바이스 네트워크
[표 21] 사물인터넷 통신 서비스
[표 22] 와이파이 현행 표준
[표 23] 개발중인 와이파이 표준
[표 24] 블루투스 표준
[표 25] 지그비 응용 사례
[표 26] ZigBee와 Z-Wave의 비교
[표 27] 이동통신 세대별 변화 및 5G NR의 다양한 서비스와 통신 영역 확장
[표 28] 5G의 핵심 성능과 5G NR에 활용될 전방위 주파수 대역
[표 29] 주요 IoT 전용망 기술 현황
[표 30] LTE-M과 NB-IoT 비교
[표 31] LoRa 및NB-IoT 방식 비교
[표 32] LTE-M과 LoRa의 특징
[표 33] 비면허 대역 저전력 광역 무선 네트워크 기술 특성 비교
[표 34] 사물인터넷 서비스 영역 및 4단계 IoT 솔루션 아키텍처
[표 35] IoT Applications 및 융합서비스 분야
[표 36] 인티그레이션, 컨버전스, 메시업이 비교
[표 37] 컨테이너와 Virualization 비교
[표 38] 리눅스 컨테이너 주요 구성 기술
[표 39] 차량용 반도체와 가정용 반도체의 차이
[표 40] 차량용 반도체의 역할과 특징
[표 41] MEMS
[표 1] 웨어러블 디아비스 개발킷 적용 제품군
[표 42] 반도체의 종류
[표 43] FPGA 구성도 구성요소
[표 44] 2016년 11월 슈퍼컴퓨터 CPU 점유율
[표 45] CPU와 GPU의 비교
[표 29] CUDA 처리 흐름 및 장단점
[표 46] 텐서 프로세싱 유닛의 데이터센터 성능 분석
[표 47] 폰 노이만 구조와 뉴로모픽 칩 처리 능력 비교
[표 48] IT기업들의 머신러닝 관련 반도체 추진 현황
[표 49] 기업별 인공지능칩 제품 소개
[표 50] 2016~2018 Supercomputers Comparison
[표 51] Intel Core-X Series(Kabylake-X, Skylake-X)
[표 52] 볼타 기반 아키텍처

 

 

* 체제 : A4사이즈, 본문 328 쪽  양장본
* 발행일 : 2018. 4. 2

 

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