답변 내역

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.사진속 육방정계 결정면의 밀러-브라베 지수 구하는 방법을 간단히 설명해드리겠습니다. 축 a1,a2,a3와 c축 기준으로 면이 각 축과 만나는 지점을 결정하세요 각 축과의 교차 거리를 격자 상수(정규단위)로 환산합니다. 각 교차 거리의 역수를 씁니다.(겉보기로1/교차거리)네숫자(h,k,i,l)중 i는 -(h+k)조건을 만족해야 합니다. 분수가 나오면 모든 값을 최소 공배수로 곱해 정수로 만드세요 이값이 바로 밀러-브라베 지수입니다. 사진의 그림을 보면 예를 들어 a1축과는 무한대(면이 평행),a2,a3,c축과는 각각 격자를 만나는 거리의 역수를 구하는 방식으로 접근하면 됩니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.1. 공간 데이터에 푸리에 변환 (FFT)을 적용해 파수별 성분으로 나눕니다. 2. 각 파수 성부의 크기 제곱을 구해 에너지 크기를 계산합니다. 3. 시간이나 다른 방향으로 평균해서 안정적인 스펙트럼을 만듭니다. 4. 파수를 x축 , 에너지 값을 y축으로 로그 스케일 그래프를 그리면 됩니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.그림처럼 5m LED 스트립과 1m LED 스트립을 직렬로 연결하고 그 사이에 1m 스트립 14개를 병렬 연결하는 것은 전기적으로 문제가 될 수 있습니다. LED 스트립은 보통 병렬 연결 후 각 그룹에 안정적으로 전압을 공급하는게 중요합니다. 24V 아답터를 한쪽에만 연결하면 먼쪽, LED 스트립은 전압 강하로 인해 밝기가 저하되거나 손상 위험이있습니다. 또한, 그림처럼 직렬과 병렬 혼합 연결시 전류 분배가 불균형에 안전 문제나 과열이 발생할수있습니다. 따라서 가능한 최대 길이 내에서 병렬로 여러 LED 스트립을 연결하고 각 병렬군에 적절한 24V 전원 공급과 컨트롤러 연결이 필요하며 직렬 연결은 권장되지 않습니다.특히 24V LED 스트립은 일정 길이(예:5~10m)를넘어서면 전력 공급이 어려워 전압 강하가 발생하니, 전원인젝션(중간에 전원보강)이나 병렬 연결 방식으로 안정성을 확보하는게 좋습니다. 즉, 지금 연결 방식은 권장되지 않으니, 각 스트립 그룹별로 병렬 연결과 별도 전원 공급을 고려해 주세요

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.데이터를 주파수로 변환 : 복잡한 난류 속도 데이터를 수학적인 푸리에 변환(FFT)을 사용해 다양한 파수(Wave Number)성분으로 나뉩니다. 파수는 공간적인 크기(스케일)를 나타냅니다. 파수별 에너지 계산 : 각 파수 성분이 얼마나 많은 에너지를 가지고 있는지 계산합니다. 그래프 그리기 : x축에 파수,y축에 에너지를 놓고 그래프를 그려, 난류 에너지가 어떤 스케일에 주로 분포하는지 시각적으로 확인하는것입니다. 파이썬에서는 numpy의 fft 모듈로 변환하고 matplotlib으로 그래프를 그립니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.말씀하신 대로 머신러닝 알고리즘이 편향된 데이터로 학습하면 채용처럼 중요한 영역에서 불공정한 결과를 초래할수있습니다. 이런 데이터 편향을 줄이기위한 접근 방식은 크게 세가지 단계에서 시도해볼수있습니다. 데이터 전처리 단계 : 다양한 데이터 확보 : 가장 중요한 것은 처음부터 특정 집단에 치우치지 않는, 다양하고 대표성 있는 데이터를 수집하는것입니다. 데이터의 불균형이 편향의 주원인이기 때문입니다. 데이터샘플링/가중치 조정 : 특정 그룹의 데이터가 너무 적다면 오버 샘플링(데이터 증식)을 통해 늘리거나, 반대로 너무 많으면 언더샘플링(데이터 축소)을 할수있습니다. 또한, 데이터 포인트에 가중치를 부여하여 소수 그룹의 영향력을 높이는 방법도 있습니다. 모델 학습 및 수정 단계 : 공정성 제약 조건 추가 : 모델이 학습할때 결과의 정확성 뿐만 아니라 공정성이라는 추가적인 목표를 함께 고려하도록 설계할수있습니다. 특정 그룹간의 예측 결과 차이가 크지 않도록 제약 조건을 두는 것입니다. 설명 가능한AI(XAI)활용 : AI가 특정 결정을 내린 이유를 분석하고 설명할수있는 XAI(eXplainable AI)기술을 사용해서 편향된 요소가 의사결정에 미친 영향을 파악하고 개선하는데 도움을 받을수있습니다. 결과 보정 및 모니터링 단계 :결정 임계값 조정 : 모델이 예측한 점수를 기준으로 합격/불합격을 결정할때, 각 그룹에 따라 기준점을 다르게 적용하여 불공정성을 완화할수있습니다. 지속적인 모니터링 : 모델을 실제로 배포한 후에도 편향 여부를 주기적으로 검증하고, 예상치 못한 불공정한 결과가 나타나면 즉시 개입하여 수정해야 합니다. 이러한 다각적인 접근을 통해 AI 시스템의 편향을 최소화하고, 더 공정하고 윤리적인 인공지능을 만들어 나갈수있습니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.정서적 안정 측면에서는 로봇이 꾸준한 말벗과 상호작용을 통해 외로움과 우울감을 줄여주고 예측가능한 반응으로 심리적 안정감을 줄수있다는 장점이있습니다. 삶의 질 향상에도 기여할수있습니다. 하지만 의존성이 과해지면 로봇과의 교류가 인간관계를 대체하게 될 우려가 있고 로봇은 인간의 복잡한 감정을 온전히 이해하기 어렵다는 한계가 있습니다. 프라이버시 면에서는 로봇이 수집하는 개인정보(대화내용,건강상태 등)의 유출 위험이나 사생활 침해 가능성이단점으로 꼽힙니다. 따라서 철저한 데이터 보안과 사용 동의가 매우 중요하다고 할 수있습니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.주로 미사일 내부의 신관 이라는 장치가 폭발 시점을 결정합니다. 충격 신관 : 가장 기본적인 방식인데요. 목표물에 부딪히는 순간 충격을 감지해서 뇌관을 터뜨립니다. 땅이나 단단한 물체에 직접 명중했을때 폭발력을 극대화합니다. 시한신관(타이머방식) : 사전에 설정된 시간이 지나면 폭발하도록 설계된 신관입니다. 특정 고도나 거리를 날아간 후 공중에서 폭발시켜 넓은 지역에 피해를 주거나, 해상 목표물 근처에서 수중 폭발을 유도할때 쓰일수있습니다. 근접 신관 : 현대 미사일에 많이 쓰이는 방식으로 목표물에 직접 닿지 않아도 특정 거리 안에 들어오면 폭발하는 똑똑한 신관입니다. 레이더나 센서를 이용해 목표물과의 거리를 측정하고, 가장 효과적인 지점에서 공중 폭발을 일으켜 파편의 피해 범위를 넓힙니다. 특히 전투기나 미사일 처럼 빠르게 움직이는 목표물에 효과적입니다. 이처럼 미사일은 표적의 종류와 작전 목표에 따라 다양한 신관 방식을 채택해서 최대한의 효과를 내도록 설계된답니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.주요 원리는 다음과 같습니다. 시각정보분석 : 카메마로 보행자의 몸짓, 시선, 머리방향, 걷는 속도 변화 등을 실시간으로 관찰합니다.예를들어, 횡단보도 앞에 서서 차도를 바라보는지, 속도를 늦추거나 올리는지 같은 미묘한 움직임을 읽어냅니다. 주변 환경 인지 : 보행자의 위치가 횡단보도인지, 신호등이 초록불인지, 주변에 다른 차량이나 장애물은 없는지 등 환경 정보도 함께 고려합니다.데이터 학습 : 수많은 실제 보행 데이터를 학습해서 특정 상황에서 보행자가 어떤 행동을 할지 예측하는 패턴을 만듭니다. 복잡한 딥러닝 모델이 이런 역할을 합니다. 이렇게 다양한 정보를 바탕으로 AI는 보행자의 다음 행동을 확률적으로 예측하며 안전하게 운전하게 되는것입니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.핵심원리는 우리눈으로 감지하기 어려운 아주 희미한 빛을 모아서 몇천 배에서 수만배까지 증폭시킨 다음,우리가 볼수있는 이미지로 변환해 보여주는것입니다. 장치안에 있는 영상 증배관이라는 핵심 부품이 이 역할을 하는데요 어두운 곳에서 들어온 희미한 빛(광자)이 증배관 내부의 광전면에 닿으면 전기 신호(전자)로 변환됩니다. 이 전자들을 강력하게 가속하고 증폭시킨 다음, 형광 스크린에 충돌시켜 다시 밝은 초록색 빛으로 만들어 우리 눈에 보이게 하는 방식입니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.노즐은 크게 축소부와 확배두로 나뉩니다. 엔진에서 발생한 고온고압의 배기가스는 먼저 축소부에서 가속되어 가장 좁은 목 부분에서 음속(마하1)에 도달합니다. 이후 넓어지는 확대부에서는 배기가스가 초음속으로 계속 팽창하면서 더 빠르게 가속됩니다. 이과정에서 가스의 열에너지가 운동에너지로 효율적으로 전환되어 강력한 추력을 만들어냅니다. 마치 물줄기를 좁은 구멍에서 넓은 곳으로 내뿜을때 더 강하게 분출되는것과 비슷한 원리인데, 로켓은 압축성 유체의 특성을 이용해서 이를 훨씬 더 정교하게 구현하는것입니다.