반응형 전체 글62 [전자/반도체]문턱전압(Vth)이란 무엇인가: 트랜지스터가 켜지는 진짜 기준 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. 반도체나 디스플레이, 회로 이야기를 보다 보면 문턱전압(Vth, Threshold Voltage) 이라는 말을 정말 자주 보게 됩니다.MOSFET 설명에서도 나오고, TFT 설명에서도 나오고, 공정이나 소자 특성 그래프를 볼 때도 빠지지 않습니다.그런데 막상 이 개념을 처음 접하면 이런 생각이 들 수 있습니다. “문턱전압이면, 이 전압을 넘는 순간 바로 스위치처럼 켜진다는 뜻인가?”“Vth 아래에서는 전류가 아예 0이고, 위에서는 완전히 ON인 건가?” 결론부터 말하면 그렇게 딱 잘리는 개념은 아닙니다.문턱전압은 트랜지스터가 ‘이제부터 채널이 의미 있게 형성되기 시작한다’고 보는 기준점에 가깝고, 실제 전류는 그 전후에서 연속적으로 변합니.. 2026. 4. 9. [전자/반도체/IT]GAA 트랜지스터란 무엇인가: FinFET 다음은 왜 나노시트인가 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 반도체 공정을 보다 보면 FinFET 다음 세대로 GAA, 그리고 그 구현 형태로 나노시트(nanosheet)라는 표현이 자주 나옵니다.특히 3nm, 2nm 같은 미세 공정 이야기를 볼 때 이 용어들이 거의 같이 등장합니다. 핵심만 먼저 말하면,GAA는 gate가 채널을 더 완전히 감싸서 전류 제어력을 높인 구조이고, 나노시트는 그 GAA를 실제 양산 관점에서 유리하게 구현한 대표 형태입니다. 그래서 FinFET 이후의 주력 구조로 빠르게 넘어가고 있습니다.먼저 FinFET은 무엇이었나기존 평면(planar) 트랜지스터에서는 채널을 아주 작게 줄일수록 gate가 전류를 통제하는 힘이 약해지고, 누설 전류와 short-channel e.. 2026. 4. 9. [전자/반도체/AI] HBM4는 왜 AI 시대의 핵심 메모리가 됐나? 초보자도 이해하는 메모리 병목의 핵심 안녕하세요. “기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. AI 반도체 이야기를 보다 보면 GPU 이름보다 먼저 HBM이라는 단어가 자주 보입니다.특히 최근에는 HBM3E를 넘어 HBM4가 왜 중요한지에 대한 이야기가 빠지지 않습니다. 핵심만 먼저 말하면,HBM4는 AI 칩이 계산을 못해서 느린 것이 아니라, 필요한 데이터를 제때 못 받아서 느려지는 문제를 줄이기 위해 중요해진 메모리입니다. NVIDIA는 LLM 추론의 decode 단계가 대체로 메모리 대역폭에 묶여 있고, GPU가 계산보다 KV cache를 옮기는 데 더 많은 시간을 쓴다고 설명합니다. Micron도 AI 시대의 핵심 메모리 문제를 latency 하나가 아니라 scale, bandwidth, energy로 정리하고 있습니.. 2026. 4. 9. [bayesian-optimization / Optuna / BoTorch] Python으로 Bayesian Optimization 시작하기: BO 패키지 사용법과 하이퍼파라미터 완전 정리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다.최적화 문제를 풀다 보면, 목적함수의 식을 깔끔하게 알 수 없거나, 한 번 평가하는 데 시간이 오래 걸리거나, gradient를 쓰기 어려운 경우가 있습니다. 이런 상황에서 자주 등장하는 방법이 바로 BO(Bayesian Optimization) 입니다. 공식 문서들도 BO를 비싼(expensive) black-box 함수를 적은 평가 횟수로 최적화하기 위한 방법으로 설명하고 있고, 핵심 아이디어는 Gaussian Process 같은 surrogate model로 목적함수를 근사한 뒤 acquisition function으로 다음 탐색 지점을 고르는 것입니다.핵심만 먼저 말하면, Python에서 BO를 시작할 때는 보통 아래 흐름으로 .. 2026. 4. 8. [인공지능/AI/최적화]휴리스틱 알고리즘 BO(Bayesian Optimization)란? 적은 실험으로 최적점을 똑똑하게 찾는 방법 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 풀다 보면 이런 상황을 자주 만나게 됩니다.한 번 평가하는 데 시간이 오래 걸리거나, 실제 실험 비용이 크거나, 시뮬레이션 한 번 돌리는 것 자체가 부담스러운 경우입니다. 이럴 때는 무작정 많은 점을 찍어보는 방식이 비효율적입니다. 바로 이런 문제를 다룰 때 자주 언급되는 방법이 BO(Bayesian Optimization) 입니다. BO는 비용이 큰 black-box function을 적은 평가 횟수로 순차적으로 최적화하는 대표적인 방법으로 소개되며, 하이퍼파라미터 최적화, A/B 테스트, 과학·공학 문제 등 폭넓은 영역에 적용됩니다.핵심만 먼저 말하면,BO는 실제 목적함수를 자주 직접 계산하지 않고, 먼저 그 함수를.. 2026. 4. 8. [scipy / pymoo] Python으로 Differential Evolution 시작하기: DE 패키지 사용법과 하이퍼파라미터 완전 정리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 풀다 보면, 미분이 어렵거나 목적함수가 울퉁불퉁해서 전통적인 방법으로는 잘 안 풀리는 경우가 있습니다. 이럴 때 자주 언급되는 전역 최적화 기법 중 하나가 바로 DE(Differential Evolution) 입니다. SciPy 문서에서도 differential evolution은 다변수 함수의 global minimum을 찾기 위한 확률적(stochastic) 전역 최적화 방법으로 소개하고 있으며, gradient를 직접 사용하지 않고 넓은 후보 공간을 탐색할 수 있다고 설명합니다.이번 글에서는 DE 알고리즘의 이론을 길게 파기보다, Python에서 어떤 패키지로 시작하면 좋은지, 그리고 주요 하이퍼파라미터를 어떻게 .. 2026. 4. 8. [인공지능/최적화/AI] 휴리스틱 알고리즘 DE(Differential Evolution)란? 벡터 차이로 해를 진화시키는 전역 최적화 방법 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 풀다 보면, 해 공간이 너무 넓어서 어디부터 찾아야 할지 막막한 경우가 많습니다.특히 목적함수가 비선형이거나, 매끄럽지 않거나, 미분 정보를 쓰기 어렵거나, 지역 최적해에 쉽게 갇히는 문제에서는 전통적인 방법만으로 답을 찾기 까다로운 경우가 있습니다. 이런 상황에서 자주 언급되는 대표적인 메타휴리스틱 중 하나가 바로 DE(Differential Evolution) 입니다. DE는 Storn과 Price가 제안한 확률적 개체군 기반 최적화 기법으로, 여러 후보 해 사이의 차이 벡터를 이용해 새로운 해를 만든다는 점이 핵심입니다.핵심만 먼저 말하면, DE는 “좋은 해 주변을 무작정 흔드는 방식”이 아니라, 현재 개체군 안에.. 2026. 4. 8. [PyGAD / DEAP] Python으로 Genetic Algorithm 시작하기: 유전 알고리즘 패키지 사용법과 하이퍼파라미터 완전 정리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 경우의 수가 많고, 미분 기반 최적화가 어려운 문제를 풀 때 자주 쓰이는 대표적인 휴리스틱 최적화 기법입니다.특히 설계 변수 조합이 많거나, 해 공간이 복잡한 문제에서 꽤 유용하게 활용됩니다.이번 글에서는 유전 알고리즘 이론 자체보다, Python에서 어떤 패키지를 쓰면 좋은지, 그리고 주요 하이퍼파라미터는 어떤 의미를 가지는지 중심으로 가볍게 정리해보겠습니다.어떤 Python 패키지를 쓰면 좋을까?유전 알고리즘을 Python에서 구현할 때 많이 쓰이는 패키지는 대표적으로 PyGAD와 DEAP입니다.PyGADPyGAD는 유전 알고리즘을 비교적 간단하게 실행할 수 있는 패키지입니.. 2026. 4. 7. [최적화/AI] 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)이란? 선택·교차·돌연변이로 이해하는 핵심 원리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 최적화 문제를 다루다 보면, 해를 한 번에 정확히 계산해서 찾기 어려운 경우가 많습니다.특히 변수 조합이 너무 많거나, 함수가 매끄럽지 않거나, 미분이 어렵거나, 정수 조건과 제약조건이 함께 얽혀 있으면 전통적인 방법만으로는 풀기 까다로운 경우가 많습니다. 이런 상황에서 자주 등장하는 접근이 바로 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 입니다. MathWorks는 GA를 확률적(stochastic) 이고 개체군 기반(population-based) 인 알고리즘으로 설명하며, 연속 변수뿐 아니라 정수 제약이 있는 문제와 비매끄러운 문제에도 적용할 수 있다고 설명합니다. 핵심만 먼저 말하면, 유전 알고리즘은 좋은 해를 가.. 2026. 4. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음 반응형
