답변 내역

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.현재 휴머노이드 로봇들은 인간의 행동과 상호작용을 모방하는 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 얼굴 표정이나 음성 톤을 마치 감정을 가지고 있는 것처럼 표현하는 능력이 매우 정교해지고 있습니다. 예를들어, 로봇 아메카는 만약 제가 감정을 느낄수있다면 100% 행복하다고 말했을 것이라고 답하며 수준 높은 소통 능력을 보여주기도 했습니다. 다른 로봇들은 인간의 감정을 감지하고 이에 공감하는 듯한 반응을 보이도록 개발되기도 합니다. 하지만 이러한 로봇들이 실제로 사람처럼 감정 기복을 느끼는 것은 아닙니다. 로봇의 감정 표현은 딥러닝과 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 감정 상태를 분석하고 그에 적절한 반응을 표정이나 대화로 출력하도록 프로그래밍된 결과입니다. 즉, 입력된 정보와 알고리즘에 따라 감정을 모방하고 표출하는 것이지 인간처럼 희로애락을 느끼거나 내면적인 감정 변화를 겪는 것은 아니랍니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인공지능 발달로 인한 일자리 변화에 대한 걱정은 많은 분들이 공감하는 현실적인 부분입니다. AI와 자동화 기술은 반복적이고 예측 가능한 일부 업무를 대체하며, 실제로 일부 기업에서는 AI 도입에 따라 인력 감축이 발생하기도 합니다. 이는 대규모 실업과 소득 양극화를 초래할수있따는 전문가들의 우려로 이어지기도 합니다. 하지만 모든 일자리가 사라진다기 보다는 업무의형태가 변화하고 새로운 직무가 생겨나는 등 고용 시장의 재편이 일어날 가능성이 큽니다. 인간의 고유한 능력인 창의성, 비판적 사고, 공감 능력 등은 AI가 대체하기 어려운 영역으로 남아있을 것입니다. 따라서 AI는 인간의 일을 보조하고 효율성을 높이는 도구로 활용될 가능성이 더 높습니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.질문자님의 말씀처럼 자동차가 훨씬 무거운데도 타이어 공기압은 자전거보다 낮은 것이 사실입니다. 이러한 차이의 주된 이유는 바로 접지 면적과 하중분산, 그리고 운용 목적에 있습니다. 접지 면적의 차이 :자전거 타이어 : 폭이 좁아서 노면에 닿는 면적, 즉 접지 면적이 매우 작습니다. 이 작은 면적으로 라이더의 무게를 지탱해야 하기 때문에 바퀴가 노면에 푹 눌리지 않고 단단하게 유지되도록 훨씬 높은 공기압이 필요합니다. 높은 공기압은 구름 저항을 줄여 페달링 효율을 높이는데도 기여합니다. 자동차 타이어 : 폭이 넓고 총 4개의 타이어로 차량의 무게를 분산하여 지탱합니다. 각 타이어의 접지 면적이 자전거에 비해 훨씬 넓기 때문에 상대적으로 낮은 공기압으로도 차량의 하중을 충분히 지탱할수있습니다. 운용 목적과 설계의 차이 :자동차 타이어 : 승차감, 안저적인 접지력, 제동 성능, 그리고 타이어 수명 등 다양한 요소를 고려하여설계됩니다. 과도하게 높은 공기압은 타이어의 중앙 부분만 닳게 하거나 접지력을 떨어뜨려 안전에 불리할수있씁니다. 자전거 타이어 : 주로 구름 저항 최소화를 통해 효율적인 동력 전달에 중점을 둡니다. 특히 로드자전거는 구름 저항을 줄여 속도를 내기 위해 더 높은 공기압을 사용합니다. 결론적으로, 자전거 타이어는 좁은 접지 면적과 구름 저항 최소화를 위해 높은 공기압이 필요하고, 자동차 타이어는 넓은 접지 면적과 승차감, 안정성 등 다양한 요소를 고려하여 상대적으로 낮은 공기압을 사용하게 됩니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.말씀하신 대로 배멀미는 다른 멀미보다 훨신 심하게 느껴질 때가 많습니다. 가장 큰 이유는 내부 균형 감각과 시각적 정보 간의 충돌 때문입니다. 우리 뇌는 몸의 움직임(내이의 평형감각)과 눈으로 보는 정보(외부 환경의 움직임)를 일치시켜 균형을 유지합니다. 배 안에서는 몸은 흔들리지만, 눈은 움직이지 않는 내부를 보므로 두 정보가 서로 달라 뇌가 혼란을 겪게 됩니다. 또한, 배의 흔들림, 특히,3Hz정도의 저주파 진동은 위의 고유 진동 주파수와 비슷하여 공진 현상을 일으키기 쉽습니다. 이 공진은 위장 기관에 심한 부담을 주어 메스꺼움, 구토 증의 증상을 더욱 악화시키는 요인이 됩니다. 이러한 복합적인 요인들이 배멀미를 특히 견디기 힘들게 만드는것입니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.AI란 인공지능(AI)은 인간의 지능(학습,추론,문제해결,인식,언어 이해등)을 모방하여 기계 시스템이 구현하는 기술입니다. 단순히 정해진 규칙을 따르는 것이 아니라 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단하여 인간과 유사하거나 그 이상의 지능적 해동을 보이도록 설계됩니다. 작동원리 : AI는 주로 다음과 같은 일련의 과정을 통해 인간의 지능을 모방하고 기계 시스템에 적용됩니다. 데이터 수집 및 전처리 : 학습에 필요한 방대한 양의 데이터를 수집하고 AI 모델이 이해하기 쉽도록 정제합니다. 학습 : 수집된 데이터를 바탕으로 알고리즘(머신러닝,딥러닝 등)을 사용하여 패턴을 인식하고 규칙을 스스로 학습합니다. 예를들어, 많은 고양이 이미지를 학습하면 AI는 고양이의 특징을 스스로 파악하게 됩니다. 예측 및 추론 : 학습된 AI 모델은 새로운 데이터를 입력 받았을때, 학습된 패턴과 규칙을 기반으로 결과를 예측하거나 추론합니다. 적용 : 이러한 학습 및 예측 능력을 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로봇 제어 등 다양한 기계 시스템에 적용하여 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 만듭니다. 요약하자면, AI는 데이터를 통해 학습하고 패턴을 인식하여 마치 인간처럼 생각하고 행동하도록 설계된 시스템이라고 할수있습니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이점에 대해 자세히 설명해드리겠습니다. 머신 러닝개념 : 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 찾아내 예측이나 결정을 수행하는 기술입니다. 데이터 분석 및 학습 : 사람이 미리 정의한 특징들을 데이터에서 추출한뒤, 알고리즘(예:회귀,분류,클러스터링)을 이용해 학습합니다. 학습된 모델은 새로운 데이터를 분석하여 결과를 예측합니다. 딥러닝 개념 : 머신러닝의 한 분야로, 사람의 뇌 신경망 구조를 모방한 인공 신경망을 여러 겹으로 쌓아 올린 심층 신경망을 사용하여 데이터를 학습합니다. 데이터 분석 및 학습 : 방대한 양의 데이터를 여러 계층의 신경망을 거치면서 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 추출하고 학습합니다. 특히 이미지, 음성, 자연어 같은 비정형 데이터 처리에 강점을 보입니다. 주요 차이점 :범위 : 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념입니다. 복잡성 : 머신 러닝은 상대적으로 간단한 알고리즘을 사용하여 특정 작업을 수행하는데 중점을 두는 반면, 딥러닝은 다층 신경망을 통해 더 복잡하고 추상적인 문제를 해결합니다. 특징 추출 : 머신 러닝은 대부분은 사람이 직접 데이터를 분석하여 특징을 정의(특징 공학)해야 하지만, 딥러닝은 신경망이 데이터로부터 특징을 자동으로 학습합니다. 데이터 요구량 : 딥러닝은 일반적으로 훨씬 더 많은 데이터를 필요로 하며, 데이터 양이 많을수록 성능이 크게 향상되는경향이있습니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.지도 학습과 비지도 학습의 차이점과 데이터 처리 방식에 대해 명확히 설명해 드리겠습니다. 지도 학습 데이터 처리 : 정답(Label) 이 명시된 데이터를 사용합니다. 즉, 입력 데이터와 그에 대한 올바른 출력 값이 쌍으로 주어집니다. 예를들어 고양이 사진에는 고양이라는 정답 레이블이 붙어있습니다. 학습 과정 : 주어진 입력 데이터와 정답 레이블 간의 관계를 학습하여 새로운 입력 데이터에 대한 정답을 예측합니다. 주로 분류나 회귀 문제에 활용됩니다. 비지도 학습 데이터 처리 : 정답 레이블에 없는 비정답 데이터를 사용합니다. 모델이 스스로 데이터 내의 패턴, 구조, 유사성을 찾아내도록 합니다. 학습 과정 : 데이터가 가진 고유한 특성을 분석하여 숨겨진 구조를 발견하거나 데이터를 유사한 그룹으로 묶는(군집화)등의 작업을 수행합니다. 이상탐지나 차원 축소 등에 주로 사용됩니다. 주요 차이점 요약 :가장 큰 차이는 정답 데이터의 유무입니다. 지도 학습은 정답을 바탕으로 학습하고 예측하는 반면, 비지도 학습은 정답 없이 데이터 자체의 특징과 구조를 분석합니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.초음속 전투기의 총 가격에서 엔진 부분이 차지하는 비율은 상당합니다. 전투기 엔진은 여객기 엔진보다 훨씬 고성능을 요구하기 때문에 순수 기체 가격(무기제외)에서 최대 50%에 달하는 비중을 차지하기도 합니다. 엔진은 전투기의 비행 성능을 결정하는 핵심 부품이며, 고온,고압,고속 등 극한 환경을 견뎌야 하므로 개발 및 제조 비용이 매우 높기 때문입니다. 현재 KF-21 보라매는 GE F414엔진을 사용하고 있으며 이는 강력한 추력을 제공하며 마하 1.8의 속도를 낼수있게 해줍니다. KF-21의 1대당 예상 가격은 약 8,500만~1억 달러 수준으로 알려져있습니다. 이처럼 엔진은 초음속 전투기 성능과 가격에서 매우 중요한 요소라고 할 수있습니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.카슈레더(Car Shredder)는 폐차되는 자동차를 작은 고철 조각으로 파쇄하여 재활용을 돕는 강력한 산업용 기계입니다. 이 장비는 자동차의 부피를 크게 줄이고 금속과 비금속 재료를 분리하기 쉽게 만드는 중요한 역할을 합니다. 원리 : 카슈레더는 주로 기어드 모터로 구동되는 거대한 회전 칼날이나 강력한 망치를 이용해 자동차를 분쇄합니다. 이 장비는 최대 150톤에 달하는 엄청난 압력과 힘을 활용하여 단 12초만에 자동차 한대를 납작하게 만들수있습니다. 강한 충격과 파쇄 작용을 통해 자동차를 찢고 부숴 금속 조각들로 만들며 이를 통해 고철을 효율적으로 수거하고 재활용 할수있도록 준비합니다.

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인공지능의 발전 단계와 사람들이 AI를 두려워하는 이유에 대해 설명해드리겠습니다. 인공지능의 발전 단계는 주로 세가지로 나뉩니다. 약인공지능(ANI,Ariticial Narrow Intelligence) : 특정 한가지 작업을 전무적으로 수행하는 AI입니다. 현재 우리가 일상에서 접하는 대부분의 AI, 예를 들어 음성 인식 비서, 이미지 인식, 추천 시스템 등이 여기에 해당합니다. 강인공지능(AGI,Artificial General Intelligence) : 인간처럼 폭넓은 지능을 가지고 다양한 문제를 스스로 학습하고 해결할수있는 AI를 말합니다. 아직은 연구 및 개발 단계에 있는 이론적인 개념입니다. 초인공지능(ASI,Artificial Super Intelligence) : 모든 면에서 인간의 지능을 훨씬 능가하며, 스스로 발전하고 개선할수있는 가상의 AI입니다. 아직은 공상 과학의 영역입니다. 사람들이 인공지능을 두려워하는 주된 이유는 다음과 같습니다. 일자리 감소 : AI와 자동화 기술의 발전이 인간의 많은 직업을 대체할수있다는 우려가 큽니다. 통제 상실 : AGI나 ASI가 개발 될 경우, AI가 인간의 통제를 벗어나 자체적인 목표를 추구할수있다는 불안감이 있습니다. 윤리적 문제 : AI의 판단이 편향되거나 오용될 가능성, 그리고 책임 소재가 불분명해지는 문제들이 제기됩니다. 프라이버시 및 보안 : 대량의 개인 데이터를 처리하는 AI 시스템이 프라이버시를 침해하거나 보안 사고를 유발할 위험이있습니다. 인간 존재의 위협 : 궁극적으로 AI가 인간의 역할을 대체하고 나아가 인간의 존재를 위협할 수도 있다는 근원적인 두려움이 존재합니다.