1. 스타트업의 겨울 불경기를 맞아 스타트업들이 험한 골짜기를 지나고 있다. VC들은 LP를 찾지 못하고 있으며, 투자 동결로 인해 자체적으로 수익이 나지 않는 기업들은 직원들 월급조차 제대로 주기 힘든 상황이다. 2008년 경제위기와 2020년 covid19로 인한 수차례 거대한 규모의 양적완화 덕분에 시장에 돈이 풀렸다. 이에 힘입어 최근 10여년간 스타트업들은 수익을 내는 것보다 덩치를 키우는 것을 우선시하며 사업을 전개했다. 이는 상당히 효과적인 전략이었다. 그러나 2022년 이제 다시 세계경제가 혼란한 때가 왔고, 이러한 사업 전략의 부작용이 수면 위로 떠오르고 있다. 2. 성장, 성장, 또 성장 스타트업은 거대기업들의 방해를 물리치고 어떻게 시장에서 성공할 수 있을까. 거대기업들은 외부에서 볼..

“Banking is necessary, banks are not”. - by Bill Gates in 1994 1. 개발자가 아닌 은행원? "여러분은 개발자가 아니라 은행원이 돼야합니다." "금리 조정 등을 통해 더 매력적인 금융상품을 제공하는 것은 어렵습니다. 하지만 우리는 더 나은 고객서비스를 제공해 고객들을 만족시킬 수 있습니다." 2022년 국내 한 대형은행의 신입개발직 연수 당시 교수가 연수생들에게 한 말이다. 그만큼 개발 그 자체를 목표로 삼기보다는, 고객들에게 필요한 금융서비스를 제공할 수 있는 전문가로 성장해야한다는 의도였을 것이다. 그러나 이는 첫째, 개발자에 대한 오해와 둘째, 변화하는 금융시장에 대한 통찰의 부족 으로 인해 탄생한 발언일수도 있지 않을까. 2. 고객들의 문제를 해결하..

AI가 AI칩을 설계했다. 인공지능은 기존에 엔지니어가 설계한 칩들보다 효율적인 칩을 매우 빠른 시간내에 디자인해냈다. 기계, 전자, 컴퓨터를 비롯한 각 분야의 전문가들이 수 개월에 걸친 노력을 통해 설계되던 칩이 최근 구글의 연구팀에 의해 6시간도 채 지나지 않아 설계되었다. Chip floorplanning은 칩 부품의 물리적 레이아웃을 설계하는 프로세스로, 장치의 궁극적 성능을 위한 핵심 기술이다. Chip floorplanning은 메모리 등 수천 개의 구성 요소와 수 킬로미터에 달하는 와이어들을 마이크로 사이즈의 좁은 공간안에 위치시켜, 컴퓨터 칩이 효율적이고 강력한 퍼포먼스를 내도록 설계하는 기술이다. 구글 연구팀은 chip floorplanning을 reinforcement learning ..

멤리스터(Memristor)란 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로 저항, 인덕터, 커패시터와 함께 대표적인 수동소자다. 멤리스터는 얼마나 많은 양의 전류가 통과했는지를 기억할 수 있다. 이때 전류의 흐름과 시간의 변화에 따라 저항의 강도가 바뀐다. 이러한 멤리스터는 다양한 값의 디지털 신호를 낼 수 있어서 적은 에너지 소모와 빠른 속도의 비휘발성 메모리 반도체를 제작하는데 사용될 수 있다. 우리 뇌 속에 있는 시냅스가 멤리스터와 유사한 특성을 지닌 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 분자의 산화/환원 반응을 통해 고정된 표준 회로와 달리 전압을 사용하여 다양한 계산 작업을 위해 재구성할 수 있는, 새로운 형태의 분자 멤리스터를 개발했다. 연구진은 ligands라는 유기 분자에 결합된..

사람-로봇 협업은 이제 제조업에 있어서 필수적이다. 제조라인에서 로봇과 사람이 협업하는 풍경은 이제 흔하다. 로봇과의 협업은 빠른 속도와 적은 불량률로 안전하게 대량 생산이 가능하게 한다. 그러나 로봇은 비싸다. 매해 점점 더 로봇의 가격은 떨어지고 있지만, 최신 성능의 로봇들이 항상 비싸다는 사실은 변함이 없다. 때문에 협업을 위해 지출되는 비용과 능률 사이에는 최적화가 필요하다. 본 논문에서 연구진은 metaheuristic algorithm의 일종인 migrating bird optimization algorithm을 활용해 최적화를 진행했다. 이는 철새의 V- flight formation에서 영감을 얻은 알고리즘으로, 연구진은 이를 통해 multi-objective mixed-integer pr..

이전 글(https://share2learn.tistory.com/43)에서도 소개했듯이, 로봇공학에 있어 전자 피부의 중요성은 날로 커지고 있다. 로봇공학을 넘어 가상현실, 즉, 메타버스에 있어서도 인간의 촉감을 구현가능한 전자 피부는 진정한 가상현실을 설계하는데 필수적이다. 하지만 우리의 촉각 시스템은 단순하지 않다. 사람의 피부는 압력이나 진동 등의 신호를 입력받는 다양한 촉각 수용기가 존재한다. 피부에 가해진 압력과 진동 등의 정보는 slow adaptive mechanoreceptors와 fast adaptive mechanoreceptors를 통해 시간차를 두고 선별적으로 수용된다. 우리가 느끼는 촉감은 이러한 다양한 촉각 수용기들이 선별한 정보를 종합적으로 분석한 결과이다. 이러한 복잡성으로..