The AM625SIP (System in Package) Sitara™ MPU with integrated LPDDR4 is an application processor built for Linux development. The system in package integrates 512MB of LPDDR4 with the AM6254 device which has 4x Arm® Cortex®-A53 performance and embedded features, such as: dual-display support, 3D graphics acceleration, along with an extensive set of peripherals that make the System in package well-suited for a broad range of industrial applications while offering intelligent features and optimized power architecture. Additionally, the AM625SIP offers a simplified hardware design, increased robustness, optimized size/system BOM, and power consumption savings all enabling faster software and hardware development.

1) Processor Cores : Quad-core Arm® Cortex®-A53 up to 1.4GHz, and Single-core Arm® Cortex®-M4F MCU at up to 400MHz.
2) Multimedia : 1920x1080 @ 60fps for each display, 3D Graphics Processing Unit.

"... 시간 대학교의 연구에 따르면 방사선 테스트 결과 탄소 기반 또는 유기 재료로 만든 태양 전지가 극지방에서 전기를 생산하는 데 있어 기존 실리콘 및 갈륨비소 태양 전지보다 우수한 성능을 보일 수 있다는 가능성이 제기되었습니다.

이전 연구는 유기 태양 전지가 방사선에 노출된 후 빛을 전기로 얼마나 잘 변환하는지에 초점을 맞췄지만, 이번 새로운 연구는 성능 저하를 유발하는 분자 수준의 현상까지 심층적으로 조사했습니다.

"실리콘 반도체는 태양에서 나오는 양성자 방사선 때문에 우주에서 안정적이지 않습니다."라고 Joule지에 게재될 연구의 제1저자이자 연구 당시 미시간 대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 연구원이었던 용시 리는 말했습니다 . "양성자는 우주에서 전자 재료에 가장 큰 손상을 주는 입자로 여겨지기 때문에 우리는 유기 태양광 소자를 양성자에 노출시켜 테스트했습니다."

우주 임무에서는 높은 효율성과 양성자 손상에 대한 저항성 때문에 갈륨비소(GA)를 자주 사용하지만, GAA는 가격이 비싸고 실리콘처럼 비교적 무거우며 유연성이 떨어집니다. 반면 유기 태양전지는 유연하고 훨씬 가볍습니다. 본 연구는 우주 임무에 고도의 신뢰성이 요구되는 소재를 사용하는 경향이 있는 만큼, 유기물의 신뢰성을 탐구하는 연구 중 하나입니다.

작은 분자로 만들어진 유기 태양전지는 양성자에 아무런 문제가 없는 것으로 나타났습니다. 3년간의 방사선 조사 후에도 손상이 전혀 없었습니다. 반면, 가지 구조를 가진 더 복잡한 분자인 고분자로 만들어진 태양전지는 효율이 절반으로 떨어졌습니다..."

* 출처 : https://news.engin.umich.edu/2025/01/light-flexible-and-radiation-resistant-organic-solar-cells-for-space/

CBM이란 무엇인가요?

상태 기반 유지보수(CBM)는 자산 또는 장비의 모니터링을 통해 유지보수 작업이 필요한 시기를 결정하는 예방 유지보수 전략입니다.

CBM은 센서 및 기타 모니터링 장비를 사용하여 장비의 성능에 대한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 알고리즘, 머신 러닝, AI를 사용하여 수집된 데이터를 분석하여 유지보수 문제를 암시할 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별합니다.

과거에는 정해진 일정에 따라 또는 장비에 장애가 발생한 경우에만 유지보수를 수행했기 때문에 비용이 많이 들고 비효율적인 유지보수 관행(즉, 예기치 않은 다운타임 및 긴급 수리)을 초래하는 경우가 많았습니다. 그러나 상태 기반 유지보수는 유지보수 관리에 대한 보다 새롭고 발전된 접근 방식을 제공합니다.

CBM은 미리 정해진 일정에 따라 유지보수를 수행하거나 장비가 고장날 때까지 대신 실시간 데이터를 사용하여 유지보수 요구 사항을 파악하므로 보다 효율적이고 경제적인 유지보수 작업을 수행할 수 있습니다.

CBM과 예측 유지보수 비교

상태 기반 유지보수와 예측 유지보수는 모두 조직이 장비 고장 가능성을 최소화하고 자산 수명을 최대화하는 데 도움이 되는 자산 관리 접근 방식입니다. 하지만 몇 가지 주요 측면에서 차이가 있습니다.

상태 기반 유지보수를 사용하면 유지보수 부서가 필요에 따라 유지보수를 수행하며, 이는 본질적으로 사후 대응적인 프로세스입니다. 그러나 <예측 유지보수(Predictive Maintenance)>는 데이터 분석과 머신 러닝을 사용해 유지보수 작업을 수행할 시기를 예측합니다. 이는 자산 관리에 대해 보다 사전 예방적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

• 관련 글 : 대한민국 '예측 유지보수' 시장에 대한 간단한 언급

또한 상태 기반 유지보수는 검사, 테스트 및 실시간 데이터를 사용하여 장비의 현재 상태를 평가하는 반면, 예측 유지보수는 지속적인 모니터링과 데이터 분석을 기반으로 향후 장비 동작을 예측합니다.

두 가지 접근 방식 모두 조직이 중요한 자산을 최고의 성능으로 운영하는 데 도움이 될 수 있으므로 비즈니스에 적합한 접근 방식을 하나(또는 둘 다) 선택할 수 있습니다. 단, 보유하고 있는 장비의 유형, 자산의 중요도, 운영 중인 산업 및/또는 자산을 보관하는 환경과 같은 요소에 따라 최적의 전략은 달라집니다.

• 출처 : https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/condition-based-maintenance

'선제적' 단어의 강조. 그래서, 'Predictive Maintenance'라고 합니다.

'선제적'이려면, 지금까지와는 다른 방식으로 공정 제어시스템의 현재 상태를 실시간 추적할 수 있어야 합니다. 그런 다음에, AI 내지 '지능적', '학습형' 등 수식어가 따라갑니다.

• 관련 글 : '상태기반 유지보수'에 대한 IBM의 언급

"... 한국의 예측 유지보수 시장 규모는 2025년 2억 9,990만 달러 에 달했습니다. 이마크그룹은 향후 2034년까지 시장 규모가 21억 9,870만 달러 에 이를 것으로 전망하며 , 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률 (CAGR)은 24.03%를 기록 할 것으로 예상합니다.

한국 예측 유지보수 시장 성장에 기여하는 요인으로는 4차 산업혁명 도입 증가, 가동 중단 시간 단축에 대한 요구, 스마트 제조에 대한 정부 지원, 장비의 복잡성 증가, 그리고 탄탄한 IT 인프라 등이 있습니다. 국내 기업들은 효율성 향상, 비용 절감, 생산성 증대를 위해 자동화 도입을 우선시하고 있습니다..."

"... 한국의 산업 설비 모니터링 기술은 고장 발생 전에 이를 예측하는 AI 기반 시스템을 통해 더욱 발전하고 있습니다. 이러한 시스템은 수십 년간 축적된 엔지니어링 데이터를 활용하여 기계가 문제를 조기에 감지하고 가동 중단을 방지할 수 있도록 합니다. 공장들이 더욱 스마트해지고 비용 효율성을 높여야 한다는 압박을 받는 상황에서 실시간 진단 및 고장 예방은 선택 사항이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 한국은 디지털 제조 이니셔티브를 적극적으로 추진하고 있으며, 이러한 변화는 자산 신뢰성과 운영 연속성 측면에서 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되고 있습니다. 또한 검증된 예측 솔루션을 찾는 글로벌 시장에서 한국의 입지를 강화하고 있습니다. 가동 중단을 최소화하고 장기적인 유지보수 비용을 절감하는 기계 자율화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이러한 요인들이 한국의 예측 유지보수 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 예를 들어, 한국의 산업 AI 기업인 퓨처메인은 2025년 1월, 자체 개발한 AI 기술과 37년간 축적된 엔지니어링 데이터를 활용하여 가동 중단 시간과 유지보수 비용을 절감하는 예측 유지보수 기술인 ExRBM을 선보였습니다. 한국이 스마트 제조를 추진함에 따라 ExRBM은 실시간 장비 모니터링, 사전 예방적 고장 방지 및 운영 효율성 분야에서 한국을 선도적인 위치에 올려놓음으로써 글로벌 예측 유지보수 시장에서 한국의 역할을 강화하고 있습니다..."

• 출처 : https://www.imarcgroup.com/south-korea-predictive-maintenance-market