소프트웨어 공장

CANOpen 프로토콜 상세 분석CANOpen은 산업 자동화 및 임베디드 시스템에서 널리 사용되는 프로토콜로, CAN(Controller Area Network) 위에서 동작하는 상위 계층 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 다양한 장치 간의 통신을 표준화하여 상호 운용성을 보장하며, 네트워크의 관리, 데이터 전송, 에러 처리 등을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.본 장에서는 CANOpen 프로토콜의 세부적인 구조와 동작 방식을 분석하고, 실제 구현을 위한 핵심 개념을 다룰 것입니다. 특히 STM32F429를 활용한 실습을 염두에 두고, STM32CubeIDE 및 HAL 라이브러리를 기반으로 한 CANOpen 시스템 개발 방법을 함께 살펴보겠습니다.우선, CANOpen의 주요 특징을 간략히 정리하면..

Python을 활용한 자연어 처리: TensorFlow와 Keras로 감정 분석 모델 만들기자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술로, 텍스트 데이터를 활용한 다양한 응용 분야에서 강력한 성능을 발휘하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 활용하여 NLP 기초를 이해하고, TensorFlow와 Keras를 사용해 간단한 감정 분석 모델을 만들어 보겠습니다.자연어 처리란?자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이를 통해 텍스트 데이터를 자동으로 분석하거나, 인간과 유사한 대화 기능을 제공하는 등의 작업이 가능합니다. NLP는 감정 분석, 번역, 챗봇, 문서 요약 ..

CANOpen Device Profiles (CiA 표준)개요CANOpen은 다양한 산업 분야에서 사용되는 네트워크 프로토콜로, CiA(CAN in Automation)에서 표준을 정의합니다. 특히, CANOpen Device Profiles(장치 프로파일)은 특정 유형의 장치를 위한 표준화된 기능과 동작을 정의하여 상호 운용성을 보장합니다. 이를 통해 서로 다른 제조사의 장치라도 동일한 프로파일을 준수하면 쉽게 통합할 수 있습니다.CiA 표준 개요CiA(CAN in Automation)는 CAN 관련 기술의 표준화를 담당하는 국제적인 기구이며, 다양한 산업 애플리케이션을 위한 CANOpen 장치 프로파일을 정의합니다. 대표적인 Device Profile은 다음과 같습니다.CiA 401: Generic ..

Python을 활용한 딥러닝: TensorFlow와 Keras로 이미지 분류 모델 만들기딥러닝은 최근 몇 년 동안 많은 관심을 받으며 다양한 산업에 큰 변화를 가져왔습니다. 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등에서 탁월한 성능을 보이며 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 오늘은 Python을 활용하여 딥러닝에 대한 기본적인 이해를 돕고, TensorFlow와 Keras를 사용해 간단한 이미지 분류 모델을 만들어 보겠습니다.딥러닝이란?딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 기계 학습의 한 종류입니다. 인간의 뇌 구조와 유사한 여러 층(layer)을 통해 데이터를 학습하며, 복잡한 문제 해결에 매우 뛰어난 성능을 발휘합니다. 딥러닝은..

CANOpen에서의 Master/Slave와 Client/Server 개념CANOpen 프로토콜에서는 장치 간 통신 방식을 정의하는 두 가지 주요 개념이 있습니다. 바로 Master/Slave 구조와 Client/Server 모델입니다. 이 두 개념은 서로 독립적이지 않으며, 특정 통신 패턴에 따라 함께 적용될 수도 있습니다. 각각의 개념을 이해하는 것은 CANOpen 네트워크를 설계하고 구현하는 데 중요한 요소입니다.Master/Slave 모델Master/Slave 모델은 네트워크에서 한 장치(Master)가 다른 하나 이상의 장치(Slave)를 제어하는 구조입니다. CANOpen에서는 일반적으로 NMT(Network Management) 마스터가 네트워크를 관리하며, 나머지 노드들은 슬레이브로 동작합..

애플리케이션 보안 강화 및 스케일링: 실시간 데이터 분석 애플리케이션안녕하세요, '소프트웨어 공장'에 오신 것을 환영합니다! 이번 포스팅에서는 실시간 데이터 분석 애플리케이션의 보안 강화와 스케일링 방법에 대해 알아보겠습니다. 보안 강화는 애플리케이션을 안전하게 보호하고, 스케일링은 사용자 수가 늘어날 때 원활한 성능을 유지하기 위해 매우 중요합니다. 이번 포스팅을 통해 보안과 확장성 모두를 고려한 안정적인 애플리케이션을 구축하는 방법을 배워보세요.애플리케이션 보안 강화애플리케이션 보안은 데이터를 보호하고, 악의적인 공격으로부터 시스템을 안전하게 유지하는 데 필수적입니다. Python 애플리케이션의 보안을 강화하기 위해 인증 및 권한 부여, 데이터 암호화, 취약점 보호와 같은 다양한 기술을 사용할 수 있..

CANOpen 네트워크의 계층 구조CANOpen 네트워크는 다양한 장치가 효과적으로 통신할 수 있도록 설계된 계층적 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 계층 구조는 OSI(Open Systems Interconnection) 모델과 유사하게 정의되며, 각 계층은 특정한 역할을 담당합니다. 본 장에서는 CANOpen 네트워크의 계층 구조를 살펴보고, 각 계층이 어떤 기능을 수행하는지 설명하겠습니다.CANOpen 네트워크 계층 개요CANOpen 네트워크는 주로 다음과 같은 계층으로 구성됩니다.물리 계층 (Physical Layer)데이터 링크 계층 (Data Link Layer)전송 계층 (Transport Layer)응용 계층 (Application Layer)이러한 계층 구조는 CANOpen 장치가 데이터를..

Python 애플리케이션 모니터링 및 성능 최적화: 실시간 데이터 분석 애플리케이션안녕하세요, '소프트웨어 공장'에 오신 것을 환영합니다! 이번 포스팅에서는 지난번에 배포한 실시간 데이터 분석 애플리케이션을 대상으로 모니터링하고 성능을 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 애플리케이션이 배포된 후 안정적이고 효율적으로 동작하게 하기 위해서는 모니터링과 성능 최적화가 매우 중요합니다.애플리케이션 모니터링배포된 애플리케이션을 모니터링하면 문제를 신속히 파악하고 해결할 수 있으며, 성능 병목을 찾아 최적화하는 데 도움을 줍니다. 애플리케이션 모니터링을 위해 로그 수집, 메트릭 수집, 알림 설정 등의 도구와 기법을 사용합니다.1. 로그 수집 및 분석로그는 애플리케이션의 동작을 확인하고 문제를 진단하는 중요한 ..

CANOpen과 다른 산업용 프로토콜 비교산업 자동화 및 임베디드 네트워크에서 CANOpen은 널리 사용되는 프로토콜 중 하나입니다. 하지만, 특정 애플리케이션에서는 다른 프로토콜이 더 적합할 수도 있습니다. 본 장에서는 CANOpen과 대표적인 산업용 프로토콜인 Modbus, EtherCAT 등을 비교하여 각각의 장단점과 활용 사례를 살펴보겠습니다.CANOpen 개요CANOpen은 CAN(Controller Area Network) 기반의 상위 계층 프로토콜로, 네트워크 관리, 장치 프로파일, 통신 서비스 등을 표준화하여 다양한 임베디드 시스템에서 효율적인 데이터 교환을 가능하게 합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.분산 제어 시스템 지원: 실시간 제어에 적합하며, 각 노드가 독립적으로 동작 가능표준화..

Python 통합 프로젝트 확장 및 배포: 실시간 데이터 분석 애플리케이션안녕하세요, '소프트웨어 공장'에 오신 것을 환영합니다! 지난 포스팅에서는 실시간 데이터 분석 애플리케이션을 Python의 다양한 기술을 활용하여 만드는 방법을 살펴보았습니다. 이번 포스팅에서는 이 프로젝트를 확장하고, 실제 서비스로 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 확장된 기능 추가와 배포 과정은 실무에서 애플리케이션을 완성하고 사용자가 접근 가능하도록 만드는 데 필수적인 과정입니다.프로젝트 확장프로젝트를 좀 더 기능적으로 확장하고 사용자 경험을 개선하기 위해 몇 가지 기능을 추가해보겠습니다. 이번 확장에서는 다음과 같은 기능을 구현합니다:사용자 알림 시스템: 특정 주식의 가격 변동에 대한 알림 기능 추가사용자 인증 및 개인 ..