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확장형 I/O 제어기 XDIO16 확장형 I/O 제어기 XDIO16제품 개요XDI016 멀티 익스텐더 DIO는 디지털 신호를 입력받아 해당 데이터를 저장하고, 저장된 정보를 기반으로 Relay(접점)를 제어할 수 있는 디지털 컨트롤러입니다. RS485(Modbus) 통신을 통해 원격 제어 및 프로그래밍이 가능하며, 다양한 제어 프로그램과 통합하여 디지털 입출력 데이터를 효율적으로 활용할 수 있습니다.제품 특징다양한 디지털 입력 지원입력 신호: DC 12V ~ 30V 범위건식 접점 입력 및 5V 드라이 컨택트 신호 지원고성능 릴레이 출력Relay 16포트 제공강력한 접점 제어로 다양한 환경에서 활용 가능RS485(Modbus) 통신 지원원격 통신 및 제어 프로그램과의 통합 가능유연한 확장성ID를 구성하여 최대 64대 장치를 연결 가능다양한.. 더보기
컴팩트 통합제어기 LDA800 컴팩트 통합제어기 LDA800제품 개요LDA800은 소형화된 통합 컨트롤러로, 스마트 디바이스 및 다양한 시스템 환경에서 효율적이고 안정적인 제어를 제공합니다. Ethernet 네트워크를 기반으로 RS232/RS485, 릴레이, IR 제어 등의 다목적 인터페이스를 지원하며, 소형화된 설계로 공간 제약이 있는 환경에서도 최적의 성능을 발휘합니다.제품 특징소형화 설계공간 제약이 있는 환경에서 사용 가능고효율 네트워크 및 제어 인터페이스 통합다양한 제어 옵션RS232/RS485 통신 지원IR 제어 및 릴레이 출력 지원Ethernet을 통한 간편한 원격 제어신뢰성 높은 전원 설계DC 12V/1.5A SMPS 외장 어댑터 지원안정적인 전원 공급과 보호 설계확장 가능한 연결성LAN 및 다양한 단자 연결을 통한 유연.. 더보기
통합제어기 XCN-2000 통합제어기 XCN-2000제품 개요(주)싱스웰의 통합 컨트롤러 XCN-2000은 산업 및 상업 환경에서의 스마트 제어를 위한 고성능 솔루션으로, 다양한 인터페이스와 안정적인 네트워크 연결을 통해 효율적인 시스템 통합 및 관리가 가능합니다. 본 제품은 1U 랙마운트 크기로 설계되어 설치가 용이하며, 다양한 제어 옵션을 제공합니다.제품 특징네트워크 연결성LAN 포트 1개, 10/100Mbps 속도 지원 (BASE-T/BASE-TX)Auto MDIX 기능으로 손쉬운 연결TCP/IP, UDP/IP, DHCP, SNMP, DNS, ICMP 등 다양한 프로토콜 지원RJ-45 커넥터 타입 (LED 포함)제어 인터페이스RS232/422/485 포트: 2개 (COM1, COM2), 최대 전송 속도 115.2KbpsRS2.. 더보기
어드밴스드 통합제어기 XCN-3000 어드밴스드 통합제어기 XCN-3000제품 개요본 제품은 산업 자동화 및 스마트 시스템 통합을 위한 다목적 인터페이스 제어 모듈로, 다양한 환경에서 안정적인 연결성과 정밀한 제어를 제공하며, 효율적인 관리와 운영을 가능하게 합니다.제품 특징1. 네트워크 연결성LAN 포트: 10/100Mbps 속도 지원 (BASE-T/BASE-TX)프로토콜 지원: TCP/IP, UDP/IP, DHCP, SNMP, DNS, ICMP, ARP, PPPoE, SNTP, MAC, IPv4자동 MDIX: 연결 자동 조정커넥터 타입: RJ-45 (LED 포함)2. 제어 인터페이스시리얼 포트:RS232/422/485 2포트 (COM1, COM2), 최대 전송 속도: 115.2KbpsRS232 6포트 (COM3~COM8), 최대 전송 속.. 더보기
의료 분야에 인공 슈퍼 인텔리전스(ASI)를 적용하면 비교할수 없는 정확성, 효율성 및 혁신이 필요한 문제를 해결 모든 분야에서 슈퍼Ai 시대 시작... 혁명의 시작의료 분야에 인공 슈퍼 인텔리전스(ASI) 를 적용하면 비교할 수 없는 정확성, 효율성 및 혁신이 필요한 문제를 해결하여 이 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 다음은 ASI 적용이 필수적인 영역입니다. 1. 질병 진단 및 예측 정밀 진단:ASI는 복잡하고 다양한 데이터(예: 영상, 유전 정보, 환자 이력)를 분석하여 전례 없는 정확도로 질병을 진단할 수 있습니다.예시: 영상 및 바이오마커의 자동 분석을 통한 암 조기 발견.예측 분석:실시간 환자 데이터를 활용하여 질병의 발병이나 진행을 예측합니다.예: 활력 징후의 지속적인 모니터링을 통해 심장 질환의 위험을 식별합니다.희귀질환 식별:ASI는 게놈 데이터의 패턴을 식별하여 인간 임상의가 발견.. 더보기
인공 슈퍼 인텔리전스(ASI) 개발 Developing Artificial Super Intelligence (ASI) 인공 슈퍼 인텔리전스(ASI) 개발은 인공 지능, 하드웨어, 인지 과학, 윤리 등 다양한 영역에서 획기적인 발전이 필요한 야심찬 노력입니다. 다음은 ASI 개발을 위한 포괄적인 로드맵과 방법론입니다.1. ASI 개발의 핵심 요소 1.1 고급 기계 학습(ML) 모델기초 모델: 사전 학습된 대규모 모델(예: GPT, PaLM)을 기반으로 범용 지능을 생성합니다. 이러한 모델은 다음을 통합해야 합니다.다중 모드 이해(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터).인과 추론, 의사결정 등 고급 추론 능력.시간이 지남에 따라 지식을 유지하고 학습하기 위한 장기 기억입니다.자기 지도 학습(SSL): 원시 데이터에서 직접 패턴을 추출하여 대규모 레이블이 지정된 데이터 세트 없이 학습할 수 있는 모델에 중점을 둡니.. 더보기
추락 감지·경보 시스템 아래 내용은 작업 현장의 근로자 추락 위험을 감지하고 알림을 제공하는 영상을 기반으로 한 추락 감지·경보 시스템에 ‘테스트 타임 컴퓨트(test-time compute)’ 개념을 적용하여 설명한 예시입니다. 보고서 형식으로 정리하였으며, 과학적·객관적 시각을 유지하되 혁신적인 관점을 담았습니다.1. 개요 (Overview)작업 현장에서의 추락 사고는 산업재해의 주요 원인 중 하나로, 이러한 사고는 근로자 개개인의 안전뿐 아니라 기업의 생산성 및 이미지에도 부정적 영향을 미칩니다. 최근 영상 기반 인공지능(AI)을 활용하여 추락 위험 상황을 조기 감지하고, 실시간 알람을 제공하는 시스템이 주목받고 있습니다. 본 문서에서는 이 시스템에 ‘테스트 타임 컴퓨트(test-time compute)’ 전략을 적용함으.. 더보기
슈퍼 인공지능(ASI)’로 바로 뛰어드는 방식 ‘슈퍼 인공지능(ASI)’로 바로 뛰어드는 방식기존에는 인공지능을 조금씩 발전시키는(예: GPT-1 → GPT-2 → GPT-3 등) 방식이 일반적이었습니다. 그런데 일야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 이러한 ‘단계적 모델 개선’을 건너뛰고, 처음부터 최종 목표인 슈퍼 인공지능(ASI) 수준을 노리는 작업을 시도했다는 것입니다.‘테스트 타임 컴퓨트(test-time compute)’란 무엇인가인공지능 모델은 보통 ‘학습(훈련) 단계’와 ‘추론(사용) 단계’로 나눌 수 있습니다.‘테스트 타임 컴퓨트’란, 학습이 끝난 뒤 실제로 모델을 사용할 때(추론 단계) 투입되는 연산량을 의미합니다.예를 들어 대규모 언어모델(LLM)을 클라우드 서버 등 강력한 컴퓨팅 자원에서 실행하여 막대한 양의 연산을 수행하.. 더보기

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