가상으로 전체 전력 시스템 개발 및 최적화해 시장 출시 기간 단축 온세미는 뷔르트 일렉트로닉(Würth Elektronik)의 패시브 부품 데이터 베이스를 당사의 셀프 서비스 PLECS 모델 생성기(Self-Service PLECS Model Generator, 이하 SSPMG)에 통합한다고 발표했다. 이러한 직관적인 웹 기반 플랫폼으로 엔지니어는 복잡한 전력 전자 애플리케이션의 맞춤형 고정밀, 고충실도 PLECS 모델을 생성할 수 있다. 이를 통해 설계 프로세스 초기에 성능 병목 현상을 식별하고 해결할 수 있다. SSPMG에 뷔르트 일렉트로닉의 수동 시스템 구성 요소를 추가하면, 생성된 스위칭 손실 모델은 이전보다 더욱 높은 정밀도를 달성한다. 일반적인 산업 PLECS 모델은 실험실 구성과 환경에 의존하며, 전도, 에너지 손실, 열 임피던스와 같은 부품 특성이 실제 구현에서 다양한 조건을 항상 반영하지 않는다. 반면, SSPMG 기능은 온세미의 물리적으로 확장 가능한 SPICE(Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis) 모델을 기반으로 한다. 이 모델은 반도체 물리학과 부품 제작의 실제 공정 변화를 바탕으
다양한 국내 고객사례, 파트너 협력 사례 등으로 다채롭게 구성돼 몽고DB가 오늘(3일) 연례 개발자 컨퍼런스인 ‘몽고DB 닷로컬 서울’을 개최했다. 이번 행사에서 몽고DB는 최신 AI 애플리케이션 구축을 가속화 및 간소화하는 개발자 데이터 플랫폼 '몽고DB 아틀라스'의 최신 기능과 기업의 디지털 비즈니스를 주도하는 차세대 데이터베이스 기술을 소개했다. 올해 ‘몽고DB 닷로컬 서울’은 신재성 몽고DB 코리아 지사장의 환영사를 시작으로 앤드류 데이비슨(Andrew Davidson) 몽고DB 제품 관리 부문 수석부사장의 기조연설과 다양한 국내 고객사례, 파트너 협력 사례 등으로 다채롭게 구성됐다. 앤드류 데이비슨 수석부사장은 기조연설을 통해 “개발자가 몽고DB 아틀라스에 열광하는 이유는 단일 플랫폼에서 모든 애플리케이션에 대한 조직의 운영 데이터를 저장 및 처리할 수 있는 통합된 기능 세트를 제공하기 때문이다”고 말했다. 이어 그는 “많은 고객이 뛰어난 유연성과 확장성을 제공하는 몽고DB의 도큐먼트 데이터 모델이 생성형 AI와 실시간 자체 데이터를 활용할 수 있는 최신 애플리케이션 구동에 최적이라고 말한다. 올해 몽고DB 아틀라스에 새롭게 출시된 서비스는 최신 애
구글 클라우드가 ‘데이터 클라우드 서밋' 미디어 브리핑에서 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 인공지능, 데이터베이스 포트폴리오 전반의 데이터 클라우드 기술 혁신과 신규 파트너 프로그램을 발표했다. 이번에 발표한 주요 기술 혁신은 ▲빅레이크 ▲스패너 체인지 스트림 ▲버텍스 AI 워크벤치 ▲루커용 커넥티드 시트 등으로, 기업이 데이터와 데이터 워크로드의 한계를 극복하고 데이터의 도달 범위를 확장해 데이터의 가치를 빠르게 실현할 수 있도록 지원한다. 구글 클라우드는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 통합한 데이터 레이크 스토리지 엔진 빅레이크를 프리뷰 버전으로 발표했다. 데이터의 제한을 없애는 빅레이크를 활용하면 기존의 스토리지 형식이나 시스템에 관계없이 데이터를 분석할 수 있다. 기업은 소스에서 데이터를 복제하거나 이동할 필요가 없어 비용 절감 및 효율성 향상의 이점을 누릴 수 있다. 스패너 체인지 스트림은 구글 클라우드 데이터베이스인 스패너에 새롭게 추가된 기능으로, 고객은 데이터베이스에서 삽입, 업데이트, 삭제 등의 변경 사항을 실시간으로 추적할 수 있다. 구글 클라우드는 보다 빠른 AI 모델 개발과 손쉬운 유지보수를 지원하는 버텍스 AI 워크벤치를 정식
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