설정 마이크로 네트워크 뉴스는 일본 제조업체 르네사스 전자 마이크로 컨트롤러 (르네사스 전자), 칩 생산 설비의 높은 비용을 절감 완전히 TSMC에 의해 자동차 마이크로 컨트롤러 (MCU)에 계획, 소프트웨어 및 반도체 연구 개발에 초점을 맞 춥니 다.
르네사스 테크놀로지는 오늘,보다 효율적으로보다 안정적이고 환경 친화적 인 자동차 자율적 인 차량의 다음 세대를 생성하기 위해이 혁명적 인 RH850을 운송 샘플을 시작 즉각적인 효과와, 28 나노 공정 MCU를 사용하는 업계 최초의 통합 플래시 메모리를 발표 / 여섯 개의 400MHz 프로세서 코어로 구축 E2x 마이크로 컨트롤러는, 상기 제는 MCU 플래시 메모리 칩을 제어하는 차량의 산업 9600MIPS 명령어 처리 기능을 달성한다. MCU의 가정은있는 내장 플래시와 16메가바이트까지보다 완벽한 보안 기능 및 기능적 안전성.
르네사스 MCU 기술이 계속 상승 자동 조종에 컴퓨팅 성능 28 나노 현재의 40 나노 미터보다 3 배 이상은 MCU는 낮은 전력 소비와 높은 처리 성능의 요구에 부응 할 수있다. 르네사스 상기 그 현재 단락 28 내지 MCU 세계 최초의 최종 제품 년 3 월 DENSO의 샘플은 2020 년, 목표는 점차 자동차 반도체의 생산에서 철수 TSMC, 르네사스 공장 집으로 대량 생산하고, 몇 가지 잘 알려진 자동차 부품 공장에 출하되었다.
는 2015 년 2 월 발표 된 28 나노 임베디드 플래시 공정 개발에 따라, 르네사스 9 월 2016 년 TSMC 생산 28 나노 MCU와 제휴를 발표했다. 오늘의 보도 자료는 지적에 르네사스는 오늘 시장에 세계 최초 출시 28 나노 임베디드 플래시 MCU는 16 / 14nm 차세대 MCU 제품에 대한 응용 프로그램이 MONOS 플래시 기술을 지느러미 확인한 르네사스 전자 르네사스 전자의 또 다른 중요한 이정표가 될 것입니다.
니케이는 르네사스이 생산 비용을 줄일뿐만 아니라, TSMC는 28 나노 MCU를 생산하는 장비를 절하 사용할 수있는 지적했다.
에 따르면 르네사스 실적 데이터가 표시 발표 지난 분기 (10월 년 12 월 2017) 년 증가를 통해 비 일반 회계 기준 (비 GAAP) 기준으로 르네사스 반도체 사업 수익, 올해 28.0 %로 2065 억 엔 그 위안, 1,078 억 엔으로 14.7 %의의 자동차 반도체 사업 매출 성장.
르네사스 반도체 사업의 2017 년 연간 매출은 총 7657 억 엔, 4081 억 엔으로 13.8 %의의 자동차 반도체 사업 매출 증가로 23.4 % 증가했다.
2. 폭스콘 벨킨은 미국 정부의 승인을 필요로 주변 장치 제조업체에 구입 866,000,000 달러;
SAN FRANCISCO 년 3 월 27 일, 외국 언론의 보도에 따르면, 애플 공급 업체 폭스콘 (Foxconn)은 자회사 발표, 잘 알려진 주변 기기 제품 제조업체 벨킨 (벨킨)의 약 $ 866 만 달러 인수 될 것입니다. 벨킨은 또한 링크시스, Phyn 및 Wemo를 소유 브랜드입니다.
공식 웹 사이트 벨킨 공동 성명에서 발표 된 자회사라는 FIT (주 홍콩 탱 정밀 기술 유한, 폭스콘 상호 연결 기술 제한),이 뉴스를 한 것으로 밝혀졌습니다. 공동 성명은 인수가 모든 현금 거래는 달성 될 것이라고 말했다 .
'Hongteng 정밀도 벨킨에게 하이 엔드 소비자 제품 분야에서 그 능력을 획득 할 기쁘게 생각합니다,'Hongteng 정밀 CEO 루 Songqing (시드니 루) Hongteng 정밀도에 벨킨 최고 수준의 기능과 솔루션을 통합함으로써 '라고 우리는 우리의 하이 엔드 소비자 제품 포트폴리오를 풍부하게하고, 스마트 홈 우리의 침투를 가속화 할 수 있도록 노력하겠습니다. '
벨킨은 캘리포니아에서 약 35 년 전에 설립 된 이후 주변 유명한의 품질 제조 업체로서 PC 붐 동안. 처음에 이러한 과부하 방지 장치, USB 허브와 같은 주변 장치, 다양한에서 시작, 물론 케이블의 라인, 벨킨은 21 세기 초반 아이팟 제품에서 애플의 인기를 따라 잡았다.
현재,이 회사는 PC, 스마트 폰, 태블릿, 스마트 시계 및 기타 전자 제품 제조업체에 서비스를 제공, 다양한 제품을 생산하고 있습니다. 벨킨 WeMo는 새로운 홈 커넥티비티 시장에서 잘 알려진 독립적 인 브랜드를했다.
최근 Belkin과 파이프 공급 업체 인 Uponor는 2016 년에 Phyn이라는 새로운 회사를 설립했습니다. 새로운 회사 인 iPhone Phyn Plus에 연결된 첫 번째 제품은 올해 초 CES에서 전시되었습니다. .
폭스콘과 계약의 조건에 따라, 벨킨은 정밀도의 CEO 및 공동 설립자 운영하는 자회사를 Hongteng 것 쳇? 핍 골드 (쳇 작은 옹기 병) 타입니다. 계약의 일환으로, Chet Pimpkin은 Hong Teng Precision Management에 참여할 것으로 예상됩니다.
파이낸셜 타임즈 (FT) 보고서에 따르면, 합병은 미국 재무부의 외국인 투자위원회 (Foreign Investment Committee)의 승인을 받아야하며, 최근 브로드 컴 (Broadcom)이 경쟁사 인 퀄컴 (Qualcomm)을 적대적 인수하는 것에 반대를 표명했다.
대통령은 도널드 트럼프 (도널드 트럼프) 국가 안보 근거는 이러한 관점에서, 폭스콘이 불안정해질 수 있습니다. 벨킨 네트워크 기술을 가지고 벨킨 케이스를 인수, 브로드 컴의 인수를 거부 위험 할 수 있지만, 미국은 중요하다 투자자 폭스콘 (Foxconn)은 2020 년 이전에 위스콘신에 LCD 공장을 짓는 데 100 억 달러를 투자 할 것이라고 발표했다. (Tianmenshan) Netease Technology
3. Toshiba는 칩 자회사를 판매하거나 마감 시간을 놓치면 더 많은 옵션을 찾을 수 있습니다.
로이터 통신에 따르면 중국 상무부는 Bos Capital이 Toshiba (6502.T) 칩 자회사를 180 억 달러에 인수하려는 컨소시엄의 계획을 아직 고려하지 않았기 때문에이 거래는 불가능할 것이라고한다. 다가오는 마감일 전에 완료되었으며 도시바는 자회사에 대한 더 많은 옵션을 찾고있는 것 같습니다.
중국 상무부는 화요일 로이터 통신에 거래 내용을 평가하고 있지만 더 이상 설명하지는 않았다고 간략히 말했다.
직접적인 소식통은 이번 거래가 3 월 31 일 마감 전에 완료된다면 이번 주 초에 중국의 독점 금지 당국의 승인을 받아야한다고 주장했다. 행정 절차와 이체가 완료되기까지 아직 시간이 걸리기 때문이다.
도시바는 예정대로 완료 할 수 없다면 벌금을 내지 않고 칩 자회사의 판매를 포기할 권리가있다. 일부 투자자들은 Toshiba 사가이 옵션을 고려할 것을 촉구했는데, Toshiba 사의 칩 자회사는 세계에서 두 번째로 큰 NAND 칩 제조업체이다.
Toshiba 대변인은 이달 말까지이 거래를 완료하기위한 노력을 아직 포기하지 않았다고 말하면서, 마감 시간을 놓치더라도 가능한 한 빨리 칩 사업을 판매 할 것이라고 말했다.
이전에 일부 분석가들은 플래시 메모리 사업이 분할되고 목록 화 될 것이라고 예측했으며 반 독점적 승인이 없다는 언론의 보도에 따르면 도시바는 재무 데이터가 개선되어 현재 가격보다 더 높은 입찰가를 올릴 수 있다고한다 액티브 한 주주 중 일부는 도시바와의 거래를 반대했고 자산 가치가 과소 평가되었다고 생각했기 때문에 Bain Capital과 구매 가격 협상을하거나 플래시 사업을 분할해야한다고 생각했다.
도시바 거래 검토의 가장 큰 어려움은 한국의 하이닉스에서 비롯된 것으로 생각되며, 인수가 완료되면 하이닉스의 시장 규모와 영향력이 커지고 시장 경쟁이 저해 될 것이라는 우려도 제기되고있다. 이상은 Toshiba Semiconductor Technology의 사례를 얻는 것을 의미합니다.
4. MLCC는 가격 조작을 계속 경계해야한다.
중국어 본토, 대만 회사가 로우 엔드 시장을 기반으로하면서 모두 함께, 일본, 한국의 회사는 주로 하이 엔드 MLCC 제품을 생산하고 있습니다. 업계 추정, 일본 기업의 전략적 조정은 표준 MLCC 시장의 20 %를 발표 할 예정이다 .
스릴 메모리 가격은 점차 급증 끝났다, 그러나 MLCC (다층 세라믹 콘덴서)의 경로로 같은 기간 동안 가격 인상은 여전히 '가격 상승보다 더'입니다. 최근 시장 뉴스를 그 세계 3 위 MLCC 업체 거대한 대만 것 4 월에는 MLCC의 가격이 약 40 ~ 50 % 인상되었습니다.
미만 년 이전에, 거대한 반복적으로 MLCC 가격이 총 제공의 약 30 % 증가 제기했다. 가격 덕분에, 판매를 동기화 한 달 수익에서 처음으로 거대한 2017 년 9 월 30 초과 2018년 2월 수익, 2017 년 전체의 NT $ 32.26 억의 거대한 수익을 50 % 이상 성장 - 월 소득 이어 억 대만 달러, 여전히 12 월에 2017이있는, 전년 대비 30 % 이상 상승했다. , 16.1 %의 증가, 매출 총 이익률은 32.5 %로 23.6에서 8.9 % 포인트의 증가를 증가했다.
이 회사의 주가 성능이 회사의 주가가 70 위안 월 2017 년 처음으로 월 2018 년 NT $ 80위안을 초과 NT $에 도달하지 못했다 2017, 더 놀라운, 회사의 주가 500 위안 NT를 초과했습니다 일년에 거대한 가장 큰 우승자 MLCC 가격되었다 만들기, 이중 잉여 이상 520%의 시가 총액을 기록했다.
공급 구조 조정
그리고 비슷한 가격 인센티브의 메모리, MLCC 가격은 업계 내에서 산업 구조 조정에서 또한 퓨즈를 증가시킨다.
MLCC 커패시터가 널리 휴대 전화, 자동차, 가전 제품 및 기타 소비자 장치에서 전자 제품의 가장 일반적인 조각 사용되는 조각의 수백을 사용하는 휴대 전화는 자동차의 MLCC 및 MLCC 금액은 5000에 도달해야합니다 .
그러나, MLCC 가격이 YAGEO 2016 실적에 따르면. 매우 낮은, 그 MLCC 생산은 343,100,000,000 약 91,000,000,000 대만 달러의 매출, 약 NT $ 0.026 / 별, 인민폐 약 0.5 점 / 별을 기록했다.
'너무 싼 때문에, 일본 기업이 높은 수익의 생산, 자동차, 산업용 애플리케이션 MLCC에 대한 수요를 저가형 제품을 포기하기 시작하기 때문에.'한 업계 소식통은이 기자 중반 2016 일본에게 TDK는 일반적인 유형 MLCC 시장에서의 철수를 발표했다. 일본은 세계 최고의 MLCC 공급 국가 만 무라타, TDK 두 회사는 글로벌 MLCC 제품의 50 %를 생산하는 것입니다.
중국어 본토, 대만 회사가 로우 엔드 시장을 기반으로하면서 모두 함께, 일본, 한국의 회사는 주로 하이 엔드 MLCC 제품을 생산하고 있습니다. 업계 추정, 일본 기업의 전략적 조정은 표준 MLCC 시장의 20 %를 발표 할 예정이다 .
대만 YAGEO, 화신 지점, 국내 조주 세 링, 봉화 하이테크 제품은 MLCC 가격으로 발표 된 후 퓨즈 가격을 될 수있는 기회. 2017 실적에 따르면, 화신 지점 2017 MLCC 제품 약 $ 12,140,000 지난 년 이내에 약 19 %의 증가의 매출은 화신 분기 주가는 NT $ 44 또는 약 1백52%에서 NT $ 111 상승했다.
중국에서는, MLCC 관련 주식 있지만은 강력한 증가를 보여주지 못했지만, 주요 중개 기관은 링 그룹, 봉화 하이테크, 등 봉화 하이테크 구체적으로 2016 년 실적 보고서에 언급 된 것을 언급 할 가치가로 주식에 대해 낙관적 , 22.1 %의 다음 봉화 하이테크 MLCC 제품 판매 증가, 426.27 %의 순이익 증가.
세계 최대의 MLCC 업체 일본의 무라타는 있지만 공개적으로 제품 가격에 언급,하지만 그들은 MLCC 공급 부족에보고했다 및 용량 확장 260 억엔 투자 없습니다.
담합 조심
휴대 전화 업계의 베테랑 기자, 휴대 전화, 자동차, 가전 제품 및 기타 배달되지 소비재의 MLCC 가격을 말했다 '는 장미가 너무 치열한 들리 겠지만 전화가 영향을주지 않지만, 비율의 합계 값이 너무 낮' 소비자는 거의 직관적 인 느낌이 없습니다.
'그리고, 작은 규모의 휴대 전화 제조 업체는 이러한 유형의 장치는 가격에 고정 사전에 6 개월 심지어 해가 될 수 있습니다.', 소스는 말했다 이유는 또한 '메모리 가격이 전에 비슷한 생각하지 않는 경우 공급 부족 때문에 명백한.'
MLCC 가격 상승은 주로 로우 엔드 제품임을 주목해야한다.의 채널 이는 많은 업계 관계자, "가격이 소리를하면서 현재 MLCC는 하이 엔드 제품의 가격은, 로우 엔드에서 상승하지 수, 산 터우 (Shantou) : 공급자의 원래 가격 상승률에 채널 공급자가 곱해집니다.
일본 무라타는 공개적으로 지난 5 년간의 가격은 소득 증가율은 30 % 이상 증가 커패시터 제품 남아 적이있다.보고했다 2017 무라타 커패시터 제품 매출을 최대 369,500,000,000엔, 32.6 %, 전국 증가 거인.
두 개의 이전의 증가와 함께 12 월 3 분기 115,500,000,000엔의 콘덴서 제품 매출, 약 $ (102) 만 13.6 % 증가, 평면 - 한편, 일본의 TDK는 MLCC의 일반적인 유형, 4 2017을 포기하는 기업의 매출 성장은 스마트 폰에 주로 기인했다, 자동차 전자 및 다른 시장의 매출 성장을 견인합니다.
2017 년, 중국, MLCC 제품의 총 5,620,000,000 달러 7.6 %의 증가를 수입하면서 세관 자료에 따르면, 2016 년, 중국, MLCC 제품 5,226,000,000 미국 달러를 가져 왔지만 2018 년 1 월 ~ 2 월, 수입은 10 억 MLCC에 달했다 미국 달러는 작년 같은 기간의 7 억 3800 만 달러보다 35.5 % 증가했다.
중국 만 해당 수입 MLCC 도입 상기 휴대 전화 제조 업체에서 $ 5,600,000,000에 도달하면서 이전 정보 네트워크 업계에 따르면 중국에서, 2017 년, 약 $ 100 억 글로벌 MLCC 시장 규모 데이터를 예측 '이 회사가 시장을 조작하기 위해이 기회를에, 결국, 중국을 보호 할 필요가 세계 최대의 전자 기기 소비자입니다. "
사실, 수동 부품 시장의 가격 독점 행위는 드문 일이 아니며, 2018 년 3 월 21 일 유럽위원회는 1998 년과 2012 년 사이에 9 개의 일본 회사가 알루미늄 전해 콘덴서 / 탄탈 전해 콘덴서의 가격을 독점하고이를 집계 한 것으로 결정했습니다. 약 2 억 4 천만 유로의 벌금 .2018 년 1 월 싱가포르 경쟁위원회는 1997 ~ 2013 년 동안 5 개의 알루미늄 전해 커패시터 회사의 가격 독점에 대해 1 억 위안의 독점 벌금을 부과했다.
이전에 NDRC는 메모리 가격 상승 문제에 대해 삼성에 대해 반복적으로 논의했으며 현재 메모리 가격은 하락하기 시작했으며 MLCC와 같은 수동 부품은 여전히 가격 상승을 겪고 있습니다 21st Century Business Herald
임베디드 신경망은 머신 비전, 청력 및 분석 기능을 제공합니다.
Youval Nachum, CEVA 오디오 및 음성 제품 계열 담당 선임 제품 관리자
인공 지능 (AI)의 잠재적 인 응용은 날마다 증가하고 있습니다. 다른 신경망 (NN)은 여러 문제를 해결하기 위해 테스트, 조정 및 개선되었습니다 .AI를 사용하여 데이터 분석을 최적화하는 다양한 방법이 있습니다. Google 번역 및 Amazon Alexa 음성 인식 및 시각 인식 시스템도 클라우드의 힘을 이용하고 있으며, 인터넷 연결, 고 대역폭 링크 및 웹 서비스에 따라 IoT 제품 및 스마트 폰 응용 프로그램은 AI 기능을 통합 할 수 있습니다. 대부분의 관심은 시각 기반 인공 지능에 초점을 맞추고 있습니다. 부분적으로 뉴스 보도 및 비디오에 나타나기 쉽기 때문이며 부분적으로 인간 활동과 유사하기 때문입니다.
음성 및 시각 신경망 (이미지 제공 : CEVA)
이미지 인식에서는 2D 이미지가 분석되고 (픽셀 집합이 한 번에 처리 됨) 더 큰 특징점이 신경망의 연속 레이어에 의해 식별됩니다. 첫 번째로 감지 된 가장자리는 높은 변동성을 갖는 부분입니다. 예를 들어 가장 먼저 확인 된 가장자리는 눈, 코 및 입의 특징을 둘러 쌉니다. 감지 과정이 신경망으로 깊어지면 전체 얼굴의 특징이 감지됩니다.
마지막 단계에서는 기능 및 위치 정보와 함께 사용 가능한 데이터베이스에서 일치 정도가 가장 높은 특정 얼굴을 식별 할 수 있습니다.
신경망 특징 추출 (CEVA의 이미지 제공)
카메라에 의해 캡쳐되거나 캡쳐 된 물체는 뉴런 네트워크를 통해 인간의 얼굴에서 가장 높은 일치 확률을 갖는 데이터베이스에서 찾을 수 있습니다. 물체가 정확히 동일한 각도 또는 위치 또는 동일한 조명 조건에서 촬영할 필요가없는 것이 특히 좋습니다.
AI의 인기는 개방형 소프트웨어 도구 (프레임 워크라고도 함) 때문에 많은 부분에서 다양한 프로그래밍 언어를 사용하는 경우에도 대상 응용 프로그램을 달성하기 위해 신경망을 쉽게 작성하고 교육 할 수 있습니다. 두 가지 공통적 인 프레임 워크는 TensorFlow와 Caffe입니다. 알려진 인식 대상의 경우, 신경망을 정의하고 오프라인에서 훈련 할 수 있습니다. 일단 훈련되면 신경망을 임베디드 플랫폼에 쉽게 배치 할 수 있습니다. 이것은 현명한 것입니다. 나누기, PC 또는 클라우드의 기능을 사용하여 신경 네트워크를 학습 할 수 있으며, 전력 소비에 민감한 임베디드 프로세서는 인식을 수행하기 위해 교육 데이터 만 사용해야합니다.
휴머노이드가 사람과 물체를 식별 할 수있는 능력은 산업용 로봇 및자가 운전 차량과 같은 보편적 인 애플리케이션과 밀접하게 관련되어 있습니다.
그러나 인공 지능은 오디오 분야에서 동일한 관심과 능력을 가지고 있으며, 이미지 특징 분석과 마찬가지로 오디오를 신경망 입력을위한 특징점으로 분해 할 수 있습니다. 한 가지 방법은 멜 주파수 셉스트럼 계수 (MFCC)를 사용하는 것입니다. 오디오를 유용한 기능으로 분해 초기에 오디오 샘플은 짧은 시간 프레임, 예를 들어 20 ms로 분해 된 후 신호는 푸리에 변환되고 오디오 주파수 스펙트럼의 전력은 겹쳐진 삼각형 윈도우를 사용하여 비선형 스케일에 매핑됩니다. .
건전한 신경망 분해도 (Photo : CEVA)
기능을 추출하여, 신경 네트워크 오디오 샘플 및 오디오 샘플 데이터베이스 어휘 음성. 그리고 이미지 인식으로, 신경 네트워크는 특정 단어에 대한 데이터베이스에서 일치하는 항목을 추출의 유사성을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 구글을 복사 할 사람들을 위해 사람과 아마존 'OK 구글'또는 '알렉사'음성 트리거 (VT) 기능, KITT.AI는 스노 보이하여 솔루션을 제공한다. 트리거 키워드를 분석하는 자신의 플랫폼에 업로드 할 수있는 파일을 수출, 통합 음성 트리거가 오프라인에서 (VT) 키워드도 검색 할 수 있도록 임베디드 플랫폼에 스노 보이 응용 프로그램에. 음성 인식은 음성 인식에 한정되는 것은 아니다. TensorFlow는 iOS에서 프로젝트의 예를 제공, 남성과 여성의 목소리를 구분할 수 있습니다.
또 다른 응용 프로그램은 도시의 탐지 및 우리가.이 이미 퀸 엘리자베스 올림픽 공원에 설치 학습 박쥐 모니터링 시스템의 깊이에 의해 확인 된 사는 주거 및 다른 동물의 소리를 주변입니다. 그것은에 통합 된 시각 및 청각 인식 신경망을 제공합니다 플랫폼의 가능성 예를 들어 오디오를 통해 특정 사운드를 식별하면 보안 시스템을 트리거하여 기록 할 수 있습니다.
지속 할 수없는 부분적으로 열악한 연결 또는 대역폭 부족하다는 데이터 서비스, 데이터 프라이버시의 문제가있는 한편으로, 많은 클라우드 기반의 AI 응용 프로그램이 비현실적있다. 또한, 실시간 성능은 우려의 문제입니다. 예를 들어 산업의 제조 시스템이 생산 라인의 실시간 작업에 대한 과도 응답을 필요로 클라우드 서비스의 접속 지연은 너무 긴 것입니다.
따라서 인공 지능 기능을 터미널 장치로 옮기는 것은 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 즉, 사용중인 장치에 인공 지능의 힘을 실어주는 것입니다. 많은 IP 공급자는 CEVA의 CEVA-X2 및 NeuPro IP 코어와 같은 솔루션을 제공합니다. 또한 소프트웨어 지원으로 기존의 신경망 프레임 워크와 쉽게 통합 할 수 있으며 인공 지능이 내장 된 임베디드 시스템을 개발할 수있는 동시에 저전력 프로세서의 유연성을 제공합니다. 음성 인식 시스템을 예로 들어 보겠습니다 칩에 통합 된 전력 최적화 인공 지능을 사용하여 일련의 음성 트리거 (VT) 키워드와 최소한의 음성 명령 (VC) 집합을 식별 할 수 있습니다. 애플리케이션에서 사용할 수있는보다 정교한 음성 명령 및 기능 클라우드 기반 인공 지능으로 완성 된 저전력 음성 트리거 상태에서 깨우기.
마지막으로 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 TTS (텍스트 음성 변환) 시스템의 품질을 향상시킬 수 있습니다. TTS는 항상 동일한 더빙 음성의 많은 작은 조각을 고품질 음성 녹음으로 통합하는 것이 었습니다. 출력물은 사람이 읽을 수 있지만 출력물의 이상한 음색 및 피치 때문에 로봇의 목소리처럼 느껴집니다. 다른 감정을 표현하려고하면 새로운 녹음 세트가 필요합니다 .Gweb의 WaveNet은 현재 출력을 향상시킵니다 CNN (convolutional neural network)에 의해 초당 16,000 샘플로 생성 된 TTS 파형의 경우 이전의 사운드 샘플과 비교하여 훨씬 자연스럽고 고품질의 사운드와 함께 출력이 원활하게 연결됩니다.