안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
기계공학
Q. 온수는 사용할때 어떻게 바로 나오는건가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.수도꼬지에서온수가 즉각적으로 나오는것이 신기하게 느껴지실수있습니다. 보통 가정이나 건물에서는 순간식 온수기 또는 탱크리스 온수기라는 방식을 사용하기 때문입니다. 이방식은 찬물을 미리 데워서 저장해두는것이 아니라, 수도꼭지를 틀어 물이 흐르는 것을 감지하면 그때부터 물을 빠르게 가열하는 원리입니다. 물이 온수기 내부의 가열 장치(전기 히터나 가스 버너등)를 통과하면서 순식간에 설정된 온도로 데워져 나오는것입니다. 따라서 필요한 순간에 필요한 양만큼만 물을 데우게 되어 수도꼭지를 틀면 거의 즉시 온수를 사용할수있게 되는것입니다.
기계공학
Q. 기계공학 중 직업 중 해양에너지기술자가 있는데 기계공학과 어떤 연관성이 있나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.해양에너지는 파도,조류,해수온도차 등을 이용하여 전기를 생산하는 분야입니다. 이러한 에너지를 효율적으로 포집하고 변환하기 위해서는 복잡하고 거대한 기계 시스템이 필수적입니다. 해양 에너지기술자는바로 이러한 시스템, 즉 해상 풍력 터빈, 조력 발전소의 터빈, 파력 발전 장치, 해양 온도차 발전 설비 등의 설계, 제작, 설치, 운영 및 유지보수를 담당합니다. 이과정에서 기계공학에서 배우는유체역학(물의 흐름), 구조역학(구조물의 강성 및 안전성), 재료학(해양 환경에 적합한 재료), 열역학(에너지 변환 효율)등의 지식이 핵심적으로 활용됩니다. 따라서 해양에너지기술자는 단순히 환경이나 에너지 지식만으로는 역할을 수행하기 어렵고 에너지를 기계적인 힘으로 변환하고 이를 효율적으로 전기로 바꾸는 기계 시스템에 대한 깊은 이해가 반드시 필요합니다. 기계공학은 해양 에너지 시스테므이 물리적인 구현과 성능 최적화를 가능하게 하는 근간이 되는 학문입니다.
기계공학
Q. 대학교에서 기계공학 관련 학과를 전공 중인데 심오하게 배울려면 대학원을 다니는게 좋을까요? 기계공학도 대학원이 있나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.기계공학 분야는 대학교뿐만아니라 대학원 과정도 개설되어 잇으며 심오하게 연구하고 전문성을 키우기에 매우 좋습니다. 기계공학 대학원은 존재하며 서울대하교, KAIST, 연세대학교 , 경희대학교, 서울 과학 기술대학교 등 국내 주요 대학에 기계공학 관련 대학원 과정이 개설되어 있습니다. 대학원에서는 학부에서 배운 기초 지식을 바탕으로 특정 세부 분야(예:열유체,고체역학, 생산/제조, 제어/로봇, 에너지 시스템 등)에 대해 더욱 깊이 잇고 심도 있는 연구를 수행하게 됩니다. 대학원 진학은 여러 장점이있습니다. 전문성 회복 : 특정 연구 분야에 대해 깊이 파고들며 전문가로 성장할수있습니다. 연구 역량 강화 : 실험 설계, 데이터 분석, 논문 작성 등 연구 방법론을 배우고 실제 연구에 참여하면서 문제 해결 능력을 향상 시킬수있습니다. 진로 확장 : 기업의 R&D부서, 연구소, 대학 등 다양한 분야로의 진로를 모색할수있습니다. 네트워킹 : 지도교수님 및 동료 연구자들과의 교류를 통해 학문적 네트워크를 형성할수있습니다. 물론 대학원 생활이 쉽지만은 않겠지만, 기계공학에 대한 흥미와 열정이 있다면 대학원 진학은 매우 의미있는 선택이될수있습니다. 대학원별 연구 분야나 커리큘럼등을 살펴보시고 본인의 관심사와 맞는 곳을 찾아보시는것을 추천드립니다.
기계공학
Q. 인공지능이 미래의 직업에 미칠 영향은 무엇일까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인공지능(AI)과 로봇 기술의 발전은 미래의 직업에 여러 가지 영향을 미칠것으로 예상됩니다. 일자리 대체 : 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 직업은 AI와 로봇에 의해 대체될 가능성이 높습니다. 예를들어, 제조업, 물류, 고객 서비스 분야에서 자동화가 진행되면서 일부 일자리는 사라질수있습니다. 새로운 직업 창출 : 반면, AI기술의 발전은 새로운 직업을 창출하기도 합니다. 데이터 분석가, AI윤리 전문가 , 로봇 공학자 등 새로운 분야의 직업이 생겨나고, 기존 직업도 AI와 협력하여 수행하는 형태로 변화할 것입니다. 업무의 변화 : AI는 업무의 효율성을 높이고 의사결정 지원 시스템으로 활용될수있습니다. 이에 따라 직무의 성격이 변화하고, 창의적이고 전략적인 업무에 더 집중할수있는 기회가 늘어날 것입니다. 기술 격차 : AI기술을 활용할수있는 능력과 그렇지 못한 능력 간의 격차가 커질수있습니다. 따라서 교육과 훈련의 중요성이 더욱 강조되며, 지속적인 학습이 필요해질 것입니다. 사회적 변화 : 일자리의 변화는 경제적불평등을 초래할수있으며 이에 대한 사회적 논의와 정책이 필요합니다. 기본소득제와 같은 새로운 사회적 안전망이 논의될 가능성도 있습니다. 결론적으로, 인공지능은 직업의 성격과 구조를 변화시키며, 이에 대한 준비와 적응이 중요해질 것입니다.
기계공학
Q. 인공지능(AI)의 데이터 학습은 어떻게 이루어지나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인공지능(AI)의 데이터 학습 과정은 주로 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 데이터 수집 : AI 모델을 학습시키기 위해서는 대량의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 덱스트, 이미지,음성 등 다양한 형태로 수집되며 주제나 목적에 따라 적절한 데이터를 선택합니다. 데이터 전처리 : 수집된 데이터는 종종 노이즈가 포함되어 있거나 불완전할수있습니다. 따라서 데이터를 정제하고 필요한 형식으로 변환하며 결측값을 처리하는 등의 전처리 과정을 거칩니다. 모델 선택 : 학습에 사용할 AI모델을 선택합니다. 이는 문제의 성격에 따라 다르며, 예를들어 이미지 인식에는 합성곱 신경망(CNN), 자연어 처리에는 순환 신경망(RNN)등을 사용할수있습니다. 학습 : 선택한 모델에 데이터를 입력하여 학습을 진행합니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 패턴을 학습하고 가중치를 조정하여 예측 성능을 향상시킵니다.일반적으로 이 과정은 반복적으로 이루어지며 손실 함수를 최소화하는 방향으로 진행됩니다. 검증 및 평가 : 학습이 완료된 모델은 검증 데이터셋을 통해 성능을 평가합니다. 이 단계에서 모델의 일반화 능력을 확인하고 필요시 하이퍼 파라미터 조정이나 추가 학습을 진행합니다. 배포 및 운영 : 최종적으로 학습된 모델은 실제 환경에 배포되어 사용됩니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 업데이트가 필요합니다. 이러한 과정을 통해 AI는 데이터를 기반으로 학습하고, 다양한 문제를 해결할수있는 능력을 갖추게 됩니다.