AI가 똑똑하다고 하는 것은 어떤기준이 있나요??
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.AI의 '똑똑함'은 데이터 양, 학습 알고리즘의 복잡성, 그리고 이를 처리할 컴퓨팅 파워 등 여러 요인에서 나옵니다. 더 많은 품질 좋은 데이터를 통해 AI는 더욱 정확하고 다양한 상황을 이해하게 되며, 설계된 알고리즘이 효과적일수록 특정 문제에 대한 해결 능력이 뛰어납니다.
평가
응원하기
AI가 스스로 판단하는데 가장 중요하게 생각하는 것은 뭔가요??
안녕하세요. 조규현 전문가입니다. AI의 판단 과정에서 가장 중요한 것은 데이터 기반의 정확성과 안전성이 될 것입니다. 이는 사용자의 보호와 서비스의 신뢰성을 확보하기 위함이며, 이를 위해 지속적인 학습과 최적화가 이루어집니다.
평가
응원하기
스마트 스피커는 어떻게 사람의 말을 인식하고 그럼 항상 켜져 있는건가요??
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.스마트 스피커는 항상 저전력 모드로 대기하고 있어 호출어(예: "아리야", "알림 하나")를 인식하면 작동합니다. 이를 통해 배터리를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 사람의 말을 인식하는 데는 주파수와 소리 특성을 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.이러한 과정은 매우 빠르게 이루어지기 때문에, 실제로는 항상 켜져 있는 것처럼 느껴집니다.
평가
응원하기
자율주행 자동차는 어떻게 자율주행이 가능한건가요??
안녕하세요. 조규현 전문가입니다. 자율주행차는 GPS, 카메라, 레이다, 라이다 등의 센서로 주변 환경과 차선, 신호등 등 다양한 정보를 수집합니다. 이들 데이터는 AI 알고리즘을 통해 처리되고 운전에 필요한 판단이 내려져 자동으로 조향, 가속, 제동 등을 실시하게 됩니다. 이러한 기술들이 복합적으로 작용하여 안전하고 효율적인 자율주행을 가능하게 합니다.
평가
응원하기
plc Q64AD카드의 V-단자에 무섯을 결선하나요?
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.Q64AD 카드의 V- 단자는 아날로그 입력 신호의 공통 단자 역할을 합니다. 따라서 센서의 흑색선과 NPN 타입의 디지털 출력 신호를 함께 연결해야 하며, 여기에 파워 서플라이의 24V 를 연결하면 안 됩니다.
평가
응원하기
소방용 케이블 FR-8과 F-FR-8차이
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.FR-8과 F-FR-8은 소방용 케이블 중 서로 다른 종류로, FR-8은 화염 저항성(fire retardant)만 보장하지만, F-FR-8은 추가적으로 유해 연기 발생을 억제하는 성능도 갖추고 있습니다.
5.0 (1)
응원하기
산업용콘센트 30A사용 금지인가요?
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.30A 산업용 콘센트 사용 자체는 아직 법적으로 금지된 것이 아닙니다 다만, 최근 저압전기설비 기준(KEC)이 개정되면서 20A 이하의 회로를 권장하는 방향으로 바뀌었습니다 그래서 30A 커넥터가 일반 가정집에서 별로 필요 없어지면서 시중에서는 주로 20A 제품만 판매하고 있을 뿐입니다.
평가
응원하기
유선방송이 아닌 무선전파로 송출되는 방송국의 시청율은 어떤 방식으로 집계하는 것인지 그 원리가 궁금합니다.
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.무선전파로 송출되는 방송국의 시청률은 소수의 표본 가구를 대상으로 직접 측정합니다. 이들은 각 가정에서 사용하는 수신 장치에 특별한 센서를 부착하여, 해당 장치가 어떤 채널을 수신했는지 자동으로 기록하고 이를 중앙 서버로 전송합니다. 이렇게 수집된 데이터를 분석해 전체 시청률을 추정하게 됩니다. 이 과정에서 중요한 것은 정확한 표본 선정과 센서의 정밀도입니다.
평가
응원하기
인덕션 후광 교체 전기 선 연결에 대해 질문드립니다.
안녕하세요. 조규현 전문가입니다.인덕션 후광 교체 시 전기 선 연결 문제는 굉장히 중요합니다. 본체에서 내려오는 회색과 검정색 두 선 중 하나를 새 제품의 흰색, 노랑색 각각에 맞게 연결하면 됩니다. 보통 검은색이 접지선으로 작동을 안전하게 하므로 검은색 - 제품(노란색) 연결하고 회색 - 제품(흰색) 연결하시면 좋습니다.
평가
응원하기
AI가 최근 대세인데, AI 반도체의 유형은 어떻게 구분하나요?
안녕하세요. 조규현 전문가입니다. AI 반도체는 크게 GPU, TPU, NPU 등으로 구분되며 각각의 특성과 용도가 다릅니다. GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나 시각화 작업에 강점이 있습니다. TPU와 NPU는 딥러닝 알고리즘을 최적화하기 위해 설계되어 인공지능 학습과 추론에서 우수한 성능을 발휘합니다.
평가
응원하기