초저전력 정밀 연료 게이지 기능 내장해 정확한 배터리 상태 모니터링 확인 노르딕 세미컨덕터(이하 노르딕)가 자사의 전력관리 IC(PMIC) 제품군을 확장하며, 공간 제약이 큰 소형 배터리 기반 애플리케이션에 최적화한 신제품 ‘nPM1304’를 출시했다고 밝혔다. 이번 제품은 초저전력 정밀 연료 게이지 기능을 내장해 제한된 에너지 예산에서도 정확한 배터리 상태 모니터링을 가능하게 한 것이 핵심이다. nPM1304는 스마트 링, 웨어러블 스포츠 트래커, 개인 헬스케어 모니터링 기기 등 극도로 낮은 소비전력을 요구하는 소형 디바이스를 겨냥했다. 특히, nPM1304의 정밀 연료 게이지는 노르딕 고유의 알고리즘을 기반으로 전압, 전류, 온도 등 배터리 상태를 수학적으로 모델링해 충전 잔량을 정밀하게 추산한다. nPM1304는 기존 쿨롱 카운터 방식과 유사한 수준의 정확도를 유지하면서도, 대기 전류 소모는 0µA로 최소화해 배터리 수명에 미치는 영향을 획기적으로 줄였다. 일반적으로 연료 게이지 전용 디바이스는 활성 상태에서 50µA, 대기 상태에서 7µA의 전류를 소비하는 반면, nPM1304는 활성 상태에서도 8µA 수준에 불과해 초저전력 환경에서의 활용성을 크게
기존 제품과 연동해 와이파이 연결 및 와이파이 기반 위치 확인 기능 제공 노르딕 세미컨덕터(이하 노르딕)는 초저전력, 듀얼 밴드 와이파이 6 컴패니언 IC인 nRF7002를 출시하고, 와이파이 무선 IoT 시장에 진출한다고 밝혔다. 노르딕 세미컨덕터는 이제 전 세계적으로 사용되는 세 가지 무선 IoT 기술인 블루투스와 와이파이 및 셀룰러 IoT 솔루션을 모두 제공하는 회사 중 하나가 됐다. nRF7002는 노르딕의 기존 제품과 함께 사용해 원활한 와이파이 연결, 와이파이 기반 위치 확인 기능을 제공하도록 설계된 컴패니언 IC다. 이와 함께 사용하는 노르딕 제품은 nRF52 및 nRF53 시리즈 블루투스 SoC를 비롯해 nRF91 시리즈 셀룰러 IoT SiP 등이 있다. nRF7002는 노르딕 이외의 다른 호스트 디바이스들과도 함께 사용할 수 있다. nRF7002의 출시는 2020년 노르딕이 인수한 한 이매지네이션 테크놀로지스 그룹의 와이파이 개발팀과 와이파이 핵심 전문기술 및 와이파이 IP 기술 자산에 기반한 것이다. 노르딕 세미컨덕터는 수십 년 동안 널리 인정받고 있는 초저전력 무선 IoT 및 실리콘 설계 분야의 전문성을 nRF7002에 접목시키고, 향상된
초소형 안테나 및 배터리 적용으로 높은 지속성과 성능, 소형 자산 추적 솔루션 개발 시간 단축 유블럭스가 초소형 위치 추적(GNSS) 모듈 시리즈인 유블럭스 MIA-M10을 발표했다. 유블럭스의 초저전력 M10 GNSS 플랫폼을 기반으로 하는 MIA-M10은 크기가 제한된 배터리 구동식 자산 추적 기기에 가장 전력 효율이 뛰어난 솔루션을 제공한다. 이 모듈은 점점 더 확장되는 사람, 반려동물, 목축용 추적기, 산업용 센서 및 소비 가전 시장을 대상으로 한 제품이다. MIA-M10의 폼 팩터는 4.5×4.5㎜에 불과한 초소형 사이즈로, 개발자는 더 매력적이고 사용에 편안한 솔루션을 설계할 수 있다. 이는 소비 가전 및 산업용 솔루션에서 위치 추적 기술의 채택을 더욱 촉진할 것이다. GNSS 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 초저전력으로 운용할 수 있다. 또한 절전 모드는 위치 정확도와 전력 소비의 균형을 최적화함으로써 배터리 수명을 두 배로 늘릴 수 있다. 다른 유블럭스 M10 모듈과 마찬가지로 MIA-M10은 위성 신호 가용성을 극대화하기 위해 네 가지 GNSS 위성군을 동시에 수신할 수 있다. 탁월한 RF 감도를 자랑하는 이 모듈은 작은 안테나를 가진 솔루션이나
헬로티 전자기술 기자 | 한국연구재단은 14일 장호원 서울대 교수 연구팀이 성균관대·포항공대 연구팀과 공동으로 차세대 반도체 소재로 주목받는 '할라이드 페로브스카이트'의 수분 불안정성 등을 해결했다고 밝혔다. 인간 뇌처럼 구동되는 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 소자의 소재가 되는 페로브스카이트는 부도체·반도체·도체 성질은 물론 초전도 현상까지 갖는 산화물이다. 특히 순도가 높고 색 조절이 가능하면서도 경제적인 금속 할라이드(할로젠화합물) 페로브스카이트 발광체가 주목을 받아왔다. 다만 제어가 쉽지 않고 수분에 약하다는 단점 때문에 상용화하는 데 어려움을 겪었다. 연구팀은 기존 3차원 결정 구조 대신 2차원 결정 구조를 전극에 수직 방향으로 성장시키는 방식을 택했다. 이를 통해 기존 보고된 소자들에 비해 선형성·대칭성·신뢰성이 향상된 결과를 얻었다. 연구팀은 수분에 약한 단점을 극복해 대기 중에서도 수개월 동안 작동이 가능한 사실을 실험을 통해 검증했다. 이렇게 제작된 뉴로모픽 소자를 기반으로 한 회로에서 인공지능(AI)은 손글씨로 써진 숫자를 96.5% 정확도로 인식하는 한편 사람이 입은 의류 종류도 86.5% 정확도로 판별했다. 뉴로모픽 반도체는
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