안녕하세요! 반갑습니다!
전기·전자
Q. 번개의 엄청난 전력을 이용한 기술개발 관련하여 궁금합니다.
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.번개는 순간적으로 수억 볼트에 이르는 고전압 펄스라 이를 직접 저장하려면 극한의 내구성을 가진 초고속 축전 기술이 필요합니다. 또한, 발생 위치와 시간이 예측 불가능해 안정적 채집과 저장이 어렵고, 변환 과정에서 에너지 손실이 커 경제성이 낮습니다.
전기·전자
Q. 뇌파를 실시간으로 정밀하게 읽어 전자기기를 조작할 수 있는 기술
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.뇌파를 실시간으로 읽어 전자기기를 조작할수만 있다면, 의료 산업에서의 재활 치료와 정신 건강 관리는 혁신적일 것으로 생각됩니다. 환자의 뇌파에 맞춰 맞춤형 치료를 제공하고, 장애물 없는 의사소통이 가능해질 것입니다. 또한, 인간-기계 인터페이스가 진화하면서 새로운 형태의 직업과 서비스가 등장할 수 있습니다.
전기·전자
Q. 이론적으로 무한한 속도로 동작하는 프로세서를 만들 수 있을까?
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.이론적으로는 무한한 속도로 동작하는 프로세서는 불가능합니다. 물리적 한계, 예를 들어 열 발생, 신호 전송 지연, 그리고 양자 역학적 제약이 존재하기 때문입니다. 대신, 속도와 효율성을 극대화하는 새로운 계산 모델과 소재 개발이 필요합니다.
재료공학
Q. 핵융합 발전소에서 플라즈마와 직접 접촉하는 재료는 어떤 특성이 필요한가요?
안녕하세요. 박재화 박사입니다.핵융합 발전소에서 플라즈마와 접촉하는 재료의 경우 고온, 고압에서 내구성ㅇ ㅣ뛰어나고, 방사선 저항성 및 열전도성이 우수해야 합니다. 현재 해결해야 할 가장 큰 문제는 재료의 방사선 손상과 열충격을 견디는 능력을 강화하는 것입니다.
전기·전자
Q. 저항이 없는 초전도 회로를 활용한 전자기기
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.초전도 회로를 활용하신다면 저항에 의해서 발생되는 에너지 손실이 완전히 사라지기 때문에 이론적으로는 100% 효율의 전자기기가 가능해요. 하지만 초저온 유지가 필수적이라 냉각 에너지가 추가로 필요하며, 상온 초전도가 실현되지 않는 한 완전한 무손실 시스템은 어려울 수 있습니다.
재료공학
Q. 금속보다 강하고 유연한 플라스틱을 개발할 수 있을까요?
안녕하세요. 박재화 박사입니다.가능하리라 봅니다. 탄소나노튜브나 그래핀을 고속 매트릭스에 삽입하게 되면 금속보다 강하면서도 유연한 플라스틱을 만들 수 있어요. 또한, 자가복원 소재나 비정질 합금 구조를 모방한 초분자 재료를 활용하면 강도와 유연성을 동시에 극대화할 수 있죠
전기·전자
Q. 전자의 흐름을 막는 초절연체를 만든다면, 어떤 특이한 전기적 현상이 발생할까요?
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.초절연체가 존재할 경우에는, 전자는 완전히 갇혀 전압을 가해도 흐르지 않으면서 전하가 축적되어 완벽한 정전기적 평형 상태ㅐ가 될 것입니다. 또한, 전자 간 반발력이 극대화되어 전자가 특정 패턴으로 배열되는 양자적 결정을 형성할 수도 있어요.
전기·전자
Q. 고조파가 포함된 교류 전압과 전류로 전력을 구하기 위해서는 전압과 전류를 각 고조파별로 곱해줘야 하나요?아니면 전체 전압 및 전류의 실효값을 서로 곱해줘야 하나요?
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.고조파가 포함된 교류 전압과 전류로 전력을 구할 때는 전압과 전류를 각 고조파별로 곱합 후, 이를 모두 합산하여 전력을 계산해야 합니다. 전체 전압 및 전류의 실효값을 곱하는 것은 순수한 기저파에 해당하는 경우로, 고조파가 있을 경우 정확한 전력 계산을 위해 고조파를 고려해야 합니다. 따라서 고조파의 영향을 반영하려면 각 고조파 성분을 따로 다루는 것이 필수적입니다.
전기·전자
Q. 와이파이에 기능은 어떻게 이루어져있나요?
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.와이파이는 무선 주파수를 이용해 인터넷 신호를 전송하며, 주로 라우터를 통해 가정 내 다양한 기기와 연결됩니다.기존 통신망은 유선 기반으로, 속도와 범위가 제한적일 수 있지만, 와이파이는 빠른 속도와 유연한 연결을 제공하며, 주로 데이터 사용량에 따른 제약이 없습니다. 따라서 와이파이는 무선 환경에서 편리하게 높은 속도를 제공하지만, 유선 통신망에 비해 안정성과 범위는 상대적으로 제한적일 수 있습니다.
전기·전자
Q. AI모델이 훈련 데이터를 과도하게 하면 추론 과정에서 문제가 생길 수 있다고 하는데요. 어떻게 해서 문제가 생기는지 알려주세요.
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.AI 모델이 훈련 데이터를 과도하게 학습하면, 특정 패턴이나 노이즈에 과도하게 맞춰지기 때문에 일반화하는 능력이 떨어질 수 있습니다. 이 현상은 과적합이라고 하며, 새로운 데이터에 대한 예측 정확도가 감소하고 예측의 정확성이 낮아질 수 있습니다. 따라서 모델이 훈련 데이터에서 벗어나지 못하고, 실제 추론에서는 부정확한 결과를 초래하게 됩니다.