HW, SW Design

Xilinx HW, SW, LOGIC 설계

        Versal, MPSOC, ZYNQ HW 보드 디자인

        Versal, MPSOC, ZYNQ Petalinux BSP 개발 및 지원

        Vitis HLS를 이용한 IP 개발

        Xilinx FPGA IP 개발

        고속 카메라 및 디스플레이 용 영상 처리 IP 개발

        자사 보유 SW 처리, HW 설계 솔루션 판매

        Vitis를 이용한 하드웨어 가속 솔루션 디자인 서비스 

        이더넷을 통한 데이터 및  영상 전송 개발 서비스  

        커스텀 HW에  Vitis-AI적용을 위한 하드웨어 플랫폼 설계 서비스 

Xilinx Vivado, Zynq, Mpsoc, Petalinux ,HLS, Vitis-AI 교육

       5인 이상 모집시 출장 교육 가능

ATMEL, Cortex M0,M3,M4 시리즈 개발

      ST Micro, Infineon XMC, NXP, Freescale HW,SW 디자인 서비스

TI DSP 개발

      C64x, C54x,C24x, C28x Serize HW, SW 디자인 서비스

대용량 전력 변환기 개발

     PWM 인버터, 컨버터 

     유도 가열기

     배터리 충전기

     진동 용착기

     UPS 개발

아날로그 및 비디오 데이터 처리 장치 개발

  이미지 센서 구동 로직 및 데이터 취득 

  아날로그 센서 및 데이터 수집 장치  HW 및 PC 전송 SW 개발 

Email : mirosot2@gmail.com

개인정보동의서 양식.hwp
0.14MB

23년 12월 부터 2024년도 무료교육 신청 받고 있습니다.

개인정보동의서를 champ@keti.re.kr에 먼저 보내시고 유선상으로 접수 하셔야 합니다.    TEL: 031-789-7631(KETI 교육 접수)  https://ittc.keti.re.kr/ 

수강인원이 한정되어 있어 강의 몇 개월 전에 예약 하지 않으시면 강의 신청이 안되실 수 있습니다.

연번 교육 과정명 일수 인원 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 Xilinx ZYNQ 디바이스 설계 3 16 31-2/2     23-25          
2 Xilinx Petalinux를 이용한 SoC 설계 3 16   13-16         8-10    
3 Xilinx MP-SoC를 이용한 임베디드 시스템 설계 3 16     5-7         20-22  
4 C언어 기반의 Vivado HLS를 이용한 로직설계 기초 3 16     11-13           3-5
5 임베디드 시스템을 위한 경량 인공지능 알고리즘 및 프로세서 이해 2 13       8-9       13-14  
6 Vivado 툴을 활용한 FPGA 설계 3 16 17-19         3-5      
7 전력 변환기 제어용 TI TMS320F28338D 프로세서 기초 1 13           27      

 

개인정보동의서 양식.hwp
0.14MB

23년 12월 부터 2024년도 무료교육 신청 받고 있습니다.

개인정보동의서를 champ@keti.re.kr에 먼저 보내시고 유선상으로 접수 하셔야 합니다.    TEL: 031-789-7631(KETI 교육 접수)  https://ittc.keti.re.kr/ 

수강인원이 한정되어 있어 강의 몇 개월 전에 예약 하지 않으시면 강의 신청이 안되실 수 있습니다.

연번 교육과정명 회수
(일수)
인원
(1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 Xilinx ZYNQ 디바이스 설계 2
(3)
32
(16)
31-2/2     23-25          
2 Xilinx Petalinux를 이용한 SoC 설계 2
(3)
32
(16)
  13-16         8-10    
3 Xilinx MP-SoC를 이용한 임베디드 시스템 설계 2
(3)
32
(16)
    5-7         20-22  
4 C언어 기반의 Vivado HLS를 이용한 로직설계 기초 2
(2)
32
(16)
    11-13           3-5
5 임베디드 시스템을 위한 경량 인공지능 알고리즘 및 프로세서 이해 2
(3)
26
(13)
      8-9       13-14  
6 Vivado 툴을 활용한 FPGA 설계 2
(2)
32
(16)
17-19         3-5      
7 전력 변환기 제어용 TI TMS320F28338 프로세서 기초 1
(1)
13
(13)
          27      

 

개인정보동의서 양식.hwp
0.14MB

2023년도 부터는 https://ittc.keti.re.kr/ 인터넷사이트에서  교육 훈련 접수를 받지 않습니다. 개인정보동의서를 champ@keti.re.kr에 먼저 보내시고 유선상으로 접수 하셔야 합니다.    TEL: 031-789-7631(KETI 교육 접수)

수강인원이 한정되어 있어 강의 몇 개월 전에 예약 하지 않으시면 강의 신청이 안되실 수 있습니다.

 

연번 교육과정명 인원
(1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 Xilinx ZYNQ 디바이스 설계(종료) 32
(16)
    13-15
20-22
                 
2 Xilinx Petalinux를
이용한 SoC 설계(종료)
32
(16)
  21-24
27~3.3
                   
3 Xilinx MP-SoC를 이용한
임베디드 시스템 설계
32
(16)
      18-20         5-7      
4 C언어 기반의 Vitis HLS 이용한 로직설계 기초 32
(16)
    28-30             10-12    
5 임베디드 시스템을 위한 경량 인공지능 알고리즘 및 프로세서 이해(Vitis-Ai과정) 32
(16)
             25-26     25-26    

https://ittc.keti.re.kr/edu/ingDtl.asp?idx=584&page=1&scate1=&scate2=&SFIELD=&GTXT=&bsdate=&bedate=&bestate=

 

교육훈련신청

교육내용...

ittc.keti.re.kr

https://ittc.keti.re.kr/edu/ingDtl.asp?idx=586&page=1&scate1=&scate2=&SFIELD=&GTXT=&bsdate=&bedate=&bestate=

 

교육훈련신청

교육내용 ○ ZYNQ CPU 및 주변장치 분석  - Cortex A9 프로세서 소개  - PS 주변장치 소개  - MIO 설정 방법 소개  - DDR 메모리 설정 방법 소개○ Vivado 사용법 소개○ FW 개발을 위한 VI

ittc.keti.re.kr

https://ittc.keti.re.kr/edu/ingDtl.asp?idx=588&page=1&scate1=&scate2=&SFIELD=&GTXT=&bsdate=&bedate=&bestate=

 

교육훈련신청

교육내용 ○ Vivado HLS 사용법 소개 - C언어 함수의 FSM 변환 및 로직 합성 과정 소개 - C언어를 이용한 테스트벤치 코딩 방법 소개 ○ Vivado Tool에서 사용자 IP 추가 방법 설명○ Viva

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https://ittc.keti.re.kr/edu/ingDtl.asp?idx=595&page=1&scate1=&scate2=&SFIELD=&GTXT=&bsdate=&bedate=&bestate=

 

교육훈련신청

교육내용 ○ CPU 및 주변 장치 분석하기  - Mp-SOC 내부 프로세서 아키텍처 소개   · Application Processing Unit   · Real-Time Processing Unit   · Platform Management Unit○ FW개발을 위한 Vivado 및 

ittc.keti.re.kr

 

https://ittc.keti.re.kr/edu/ingDtl.asp?idx=599&page=2&scate1=&scate2=&SFIELD=&GTXT=&bsdate=&bedate=&bestate=

 

교육훈련신청

교육훈련목표 인공지능 처리과정을 이해하고, PC에서 수집된 데이터를 이용하여 직접 인공지능을 학습 시켜 학습모델을 완성하고, 학습모델은 검증데이터를 이용하여 검증 후, 임베디드 딥러닝

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