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답변 내역

초음속 비행기의 역사와 미래는 어떨까요?
초음속 비행기는 빠른 장거리 이동을 위해 개발되었으며, 콩코드와 같은 상업용 비행기로 역사에 남았습니다. 현재는 기술이 발전하여 연료 효율성, 소음 감소, 환경 영향 등을 개선한 새로운 초음속 비행기들이 연구 중입니다. 미래에는 이러한 비행기들이 상업 항공에 다시 도입되어 여행 시간을 획기적으로 단축할 가능성이 큽니다.
학문 / 기계공학
24.06.07
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VR의 발전과 다양한 응용 분야는 산업 어디에 쓰일까요?
VR의 발전은 게임, 교육, 의료, 부동산, 관광 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 이 기술의 장점은 몰입감 있는 경험 제공, 위험 없는 시뮬레이션 가능, 그리고 시간과 비용 절감입니다. VR은 사용자에게 현실감 있는 가상 환경을 제공하여 학습과 훈련 효율성을 높입니다.
학문 / 기계공학
24.06.07
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인간형 로봇과 그 응용 분야는 앞으로 어떻게 될까요?
인간형 로봇의 발전은 의료 지원, 노인 돌봄, 교육, 서비스 업종 등 다양한 분야에서 큰 영향을 미칩니다. 이 기술은 노동력 부족 문제를 해결하고, 생활 편의성을 높이며, 위험한 작업에서 인간을 대신할 수 있습니다. 앞으로 더욱 정교한 인공지능과 감각 기술이 결합되어, 인간과의 상호작용이 자연스러워지고 응용 범위가 확대될 것입니다.
학문 / 기계공학
24.06.07
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AI의 발전과 우리의 생활에 미치는 영향은 어떨까요?
AI의 발전은 효율성 향상, 문제 해결 능력 강화, 그리고 개인화된 서비스 제공 등 여러 장점을 가지고 있습니다. 앞으로 AI는 자율주행, 헬스케어, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 더 정교하고 널리 활용될 것입니다. 이러한 발전은 일상생활을 더 편리하고 안전하게 만들 것입니다.
학문 / 기계공학
24.06.07
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로봇 공학의 발전과 그 영향은 어떨까요?
로봇 공학의 발전은 자동화, 의료, 가사, 제조 등 다양한 분야에서 우리 삶에 큰 영향을 미칠 것입니다. 앞으로 더 많은 작업이 로봇에 의해 수행되어 노동 생산성이 높아지고, 위험한 작업에서 인간의 안전이 보장될 것입니다. 의료 분야에서는 정밀 수술, 재활 지원, 노인 돌봄 등의 역할이 확대될 것입니다. 가정에서는 스마트 홈 로봇이 가사와 보안 등을 담당하여 편리함을 증가시킬 것이기 때문에 매우 중요하다고 볼수있습니다. 일단 기대해보는것이 좋겠습니다.
학문 / 기계공학
24.06.06
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지능형 교통 시스템의 발전과 그 영향은 어떤가요?
지능형 교통 시스템의 장점은 교통 효율성 향상, 사고 감소, 환경 보호입니다. 이러한 시스템은 도로 교통 관리, 대중교통 최적화, 자율주행 차량 등에 사용됩니다. 결과적으로, 도시의 교통 흐름이 개선되고, 운전자와 보행자의 안전이 증대됩니다.
학문 / 기계공학
24.06.06
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무인 항공기의 발전과 그 영향은 어떤 모습일까요?
무인 항공기는 효율성 향상, 기술 발전, 다양한 응용 분야 덕분에 발달하고 있습니다. 미래에는 자율 비행 기술이 발전하고, 새로운 응용 분야가 확대되며, 안전 및 규제가 강화될 것입니다. 이러한 변화는 다양한 산업에서 무인 항공기의 활용을 더욱 촉진시킬 것입니다.
학문 / 기계공학
24.06.06
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기차바퀴는 왜 쇠로만들어 졌는지 이유가 궁굼합니다
기차 레일과 바퀴는 높은 강도와 내구성, 낮은 마찰로 인한 연료 효율성, 그리고 일치하는 열 팽창률 때문에 쇠로 만들어집니다. 이로 인해 기차가 무거운 무게와 반복적인 하중을 견디고 효율적으로 운행할 수 있습니다. 또한, 온도 변화에 따른 안정성과 안전성이 높아집니다.
학문 / 기계공학
24.06.06
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흡수식 냉동기의 내부 결정 발생 시 녹일 방법이 있나요?
흡수식 냉동기에서 결정이 발생한 경우에도 다시 액체 상태로 되돌릴 수 있습니다. 결정이 생기면 일반적으로 고온의 물을 사용하여 결정 용해 과정을 통해 용액을 다시 액체 상태로 만듭니다. 따라서, 냉동기가 완전히 고장난 것은 아니며, 적절한 조치를 통해 정상적으로 복구할 수 있습니다.
학문 / 기계공학
24.06.06
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AI 개발에 GPU 확보가 가장 큰 경쟁력이 된다의 의미?
AI 개발에는 대규모 자본이 필요하며, 특히 많은 GPU 확보가 경쟁력의 중요한 요소입니다. 이는 GPU의 생산이 제한적이고, AI 모델 학습에 필요한 고성능 GPU 수요가 매우 높기 때문입니다. 따라서, 주요 AI 기업들은 최신 GPU를 확보하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다.4시
학문 / 기계공학
24.06.06
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