안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
Q. 기계가 넘어지거나 해서 충격을 받으면 어떻게 검사를 하나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.기계가 충격을 받은 후에는 먼저 육안 검사를 통해 외부에 드러난 손상(균열, 변형, 부품 이탈 등)이 있는지 꼼꼼히 살펴봅니다. 그다음에는 안전 절차(예:LOTO)를 철저히 지킨 상태에서 기계의 작동 상태를 확인합니다. 이때, 무부하 상태로 운전해보면서 평소와 다른 소음이나 진동이 발생하는지 움직임이 부드러운지 등을 주의 깊에 관찰합니다. 내부 손상이 의심되거나 정밀한 점검이 필요한 경우에는 표준화된 기계적 시험 장비나 방법을 사용하여 부품의 상태나 기계 전체의 기능 정상 여부를 판단하기도 합니다. 무엇보다 안전이 중요하므로 충격 후에는 반드시 전문가의 점검을 받는것이 좋습니다.
Q. 웨어러블 기기 개발, 풀스택 지식이 필수일까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.웨어러블 기기는 단순히 손목에 차는 기기 자체(임베디드 시스템,펌웨어)뿐만 아니라 수집한 데이터를 스마트폰 앱으로 전송하고(프론트엔드),서버에 저장 및 분석하며(백엔드,데이터베이스),필요한 정보를 다시 기기나 앱으로 보내주는(API)등 다양한 요소들이 연결되어 작동합니다. 따라서 풀스택 개발 지식이 전반적인 시스템을 이해하고 각 구성 요소 간의 연동을 원활하게 만드는데 큰 도움이 됩니다. 물론 모든 분야에 깊이 능숙할 필요는 없으며, 각 분야 전문가들과 협력하여 개발하는 것도 가능합니다. 하지만 웨어러블 기기는 하드웨어 소프트웨어의 유기적인 통합이 중요하므로 임베디드 시스템 개발자라 하더라도 모바일 앱과의 통신 방법, 클라우드와의 데이터 교환 방식 등 시스템 전반에 대한 이해(풀스택적인 시야)를 갖추는것이유리합니다. 만약 풀스택 지식을 키우고 싶으시다면 우선 임베디드 기기가 데이터를 어떻게 외부로 전송하고(통신 프로토콜),모바일 앱은 어떻게 데이터를 받아서 사용작에게 보여주며(모바일 프론트엔드),서버는 이 데이터를 어떻게 처리하고 저장하는지(백엔드,데이터베이스)등 각 기술 스택의 기본적인 역할과 연동 방식에 대해 학습하시는것을 추천해드립니다.
Q. 기계설계산업기사 대해서 알려주세요
기계설계산업기사 자격증은 기계 분야, 조선, 항공,전기, 건설 등 다양한 산업 분야로 진출하는데 도움이 될수있습니다. 특히 컴퓨터를 이용한 설계 자동화가 중요해짐에 따라 관련 기술 인력 수요도 증가하는 추세입니다. 응시 자격의 경우, 관련학과 전문대 졸업 예정자나 졸업자, 또는 산업기사 수준의 훈련과정 이수(예정)자, 혹은 동일 직무 분야에서2 년 이상 실무에 종사한 사람등이가능합니다. 전자학과 전문대 1학년 수료후 중퇴하셨다면 바로 응시 자격이 되지는 않을수있으며, 추가적인 경력이나 훈련 과정 이수가 필요할수있습니다. 정확한 자격 요건은 한국산업인력공단 Q-net 웹사이트에서 확인하시는것이 가장 좋습니다. 수학 실력이 약하다는 점에 대해 걱정하시는 분이 있으신듯 합니다. 기계설계분야에서는 어느정도의 수학적 이해가 필요할수있지만, 필기 시험에서는 기계제도, 기계요소 설계, 기계재료 및 측정 등 관련 전공 지식이 더 중요하게 다뤄집니다. 필기 시험 합격률이 평균 33.9%정도로 아주 높지는 않지만, 비전공자 기준으로도 3주 정도의 필기 공부로 합격했다는 후기도 있습니다. 솔리드웍스 강의를 들으신 경험이 있다면 실기 시험 준비에 유리할수있습니다. 필기 시험은 기출 문제 분석 및 반복 학습을 통해 충분히 대비하실수있습니다. 필기 시험 난이도는 시험 회차마다 다를수있으나, 너무 걱정하기보다는 꾸준히 준비하는것이 중요합니다.
Q. 요새는 단순히 기계만 있는 건 별로없죠?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.요새는 단순히 기계적인 기능만 가진 제품을 찾이 어려운 추세입니다. 특히 4차 산업혁명 시대에 들어서면서 기계 기술에 정보통신기술(ICT),인공지능(AI), 센서 기술 등이 융합된 형태가 주를 이루고 있습니다. 자동차를 예로 드신것처럼, 이제 자동차는 단순한 이동 수단을 넘어 스마트 기기와 연결되고 , 자율주행 기능이나 다양한 편의 기능이 탑재된 복합적인 시스템이 되었습니다. 이는 스마트 건설기계, 스마트 팩토리, 스마트 농업 등 산업 전반에서 나타나는 현상이며, 기계공학 분야에서도 이러한 융합 기술에 대한 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이제 대부분의 기계는 다른 기술과의 융합을 통해 더 똑똑하고 효율적인 기능을 제공하는 방향으로 발전하고 있다고 보시면 됩니다.
Q. 왜 로봇을 만드는 것이 생각보다 느릴까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인간의 움직임,감각,복잡한 판단 능력을 로봇으로 완벽하게 구현하는것은 생각보다 훨씬 어려운 기술적 과제입니다. 정교한 센서, 복잡한 메커니즘,방대한 양의 데이터를 처리하는 인공 지능 기술등 여러분야의 고도화가 필요하기 때문입니다. 현재 로봇은 정해진 환경에서 특정 작업을 빠르고 정확하게 수행하는데 강점을 보이지만, 예측 불가능한 상황이나 섬세한 조작이 필요한 작업에서는 아직 인간에 비해 부족한 부분이 많습니다. 앞으로는 인공지능 기술과의 융합을 통해 로봇이 주변 환경을 더 잘 인지하고 스스로 학습하며 인간과 더욱 자연스럽게 상호작용하는 방향으로 발전할것으로 예상됩니다.