답변 내역

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.주파수 방해가 심하면 스마트폰의 전화 문자 인터넷 등 모든 무선 통신이 차단될 수 있지만 Wi-Fi나 유선 네트워크가 있다면 일부 기능은 사용할 수 있습니다. 방해는 전파 간섭 군사 보안용 재밍 장치 자연적 요인 등으로 발생하며 일상적으로는 드물고 주로 특정 상황에서 문제가 됩니다. 대처법으로는 Wi-Fi 이용 유선 통신 활용 전파 방해 지역을 벗어나는 것이 있으며 이런 일이 발생하면 사회적 혼란이 커질 가능성이 있습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.음극재는 충 방전 시 리튬 이온을 저장하고 방출하는 역할을 하며 배터리의 수명과 안정성에 큰 영향을 줍니다. 주로 흑연이나 실리콘 복합 소재로 제작되며 전극 형성 과정에서 슬러리를 동박에 코팅한 후 건조 압착하여 완성됩니다. 이를 통해 리튬 이온이 원활하게 이동하며 효율적인 에너지를 저장 방출할 수 있습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.네, B폰에서 같은 구글 계정으로 로그인했더라도 A폰에서 시청한 영상 기록이 B폰의 로컬 데이터에는 남지 않습니다. 다만 구글 계정의 시청 기록이 동기화되어 있다면 B폰에서도 확인할 수 있습니다 하지만 B폰 자체를 포렌식해도 A폰에서 스트리밍한 기록이 직접적으로 뜨지는 않습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.배터리가 폭발하는 주된 이유는 과충전 과열 내부 단락 외부 충격 불량 제조 등이 있습니다. 특히 리튬이온 배터리는 내부에서 화학 반응이 급격하게 일어나면서 가스가 발생하고 압력이 높아지면 폭발하거나 불이 날 수 있습니다. 따라서 고온 환경에서 보관하지 않고 정품 충전기를 사용하며 손상된 배터리는 즉시 폐기하는 것이 중요합니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.일반 건전지는 리튬이온 배터리보다 폭발 위험이 낮지만 과열 충격 단락 등의 조건이 충족되면 가스가 발생하며 폭발할 가능성이 있습니다. 특히 고온 환경에서 오래 보관하거나 외부 충격으로 내부 화학 반응이 급격히 진행되면 파열될 수 있습니다. 하지만 리튬이온 배터리처럼 강한 에너지를 저장하지 않기 때문에 폭발보다는 부풀어 오르거나 누액이 발생하는 경우가 더 흔합니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.생성형 AI의 성능은 정확성 일관성 창의성 응답 속도 데이터 학습 범위 등 여러 요소로 평가됩니다. 이를 위해 BLEU, ROUGE, GPT-Score 같은 자연어 처리 평가 지표를 사용하거나 실제 사용자 피드백을 분석하여 성능을 측정합니다. 단순히 답변 속도뿐만 아니라 문맥 이해력과 논리적 흐름이 중요한 평가 기준이 됩니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.보조배터리는 리튬이온 배터리를 사용하는데 내부 단락이나 과열 제조 결함 물리적 손상 등이 원인이 되어 열 폭주 현상이 발생할 수 있습니다. 이 과정에서 배터리 내부 온도가 급격히 상승하고 전해질이 분해되면서 가연성 가스가 발생하여 화재로 이어질 수 있습니다. 특히 기내와 같은 밀폐된 공간에서는 열이 쉽게 빠져나가지 않아 발화 위험이 더 커지므로 보조배터리의 안전한 보관과 사용이 중요합니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.보조배터리는 사용하지 않아도 내부의 자연 방전 현상으로 인해 시간이 지나면서 에너지가 서서히 감소합니다. 이는 배터리 내부 화학 반응이 완전히 멈추지 않기 때문이며 미세한 전류가 지속적으로 흐르거나 내부 저항으로 인해 에너지가 열로 변해 소실됩니다. 따라서 충전된 에너지가 사라지는 것이 아니라 열이나 미세 전류로 방출되므로 에너지 보존 법칙에는 위배되지 않습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.우리나라가 우주선을 제작할 때 주로 사용하는 재료는 탄소복합재료 티타늄 합금 알루미늄-리튬 합금 내열 세라믹 등이 있습니다. 탄소복합재료는 가벼우면서도 강도가 높아 구조체로 사용되며 티타늄 합금은 내구성이 뛰어나 엔진 부품 등에 활용됩니다. 또한 극한 온도 변화에 견디기 위해 내열 세라믹이 열 보호 시스템에 적용됩니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.자율주행 기술에서 롤베이싱 방식은 사전에 정의된 규칙과 알고리즘을 기반으로 차량을 제어하는 방식으로 신호 차선 도로 규칙 등을 명확히 프로그래밍하여 안정성이 높지만 예외 상황 대응이 어렵습니다 반면 엔드투엔드 방식은 딥러닝을 활용해 센서 데이터로 부터 직접 차량의 조작을 결정하는 방식으로 학습을 통해 복잡한 환경에서도 유연하게 대응할 수 있지만 설명 가능성과 신뢰성이 낮은 단점이 있습니다