안녕하세요. 옥성민 전문가입니다.
Q. 레몬티를 먹을라고 가루에 뜨거운물을 넣으니깐 거품이 엄청나게 나오는데 그 이유가 뭔가요??
안녕하세요. 옥성민 과학전문가입니다.가루와 뜨거운 물을 섞어 레몬차를 만들 때 눈에 보이는 거품은 대부분 물에서 나오는 가스와 가루에서 일어나는 반응이라는 두 가지 요인에 의해 발생합니다.가스 배출: 뜨거운 물은 찬 물보다 가스를 적게 보유할 수 있습니다. 그래서 가루에 뜨거운 물을 넣으면 물에 녹아 있던 가스 중 일부가 빠져나가기 시작합니다. 이는 탄산음료 캔을 열었을 때 거품이 나오는 것과 유사합니다.분말의 반응: 사용하는 분말에는 물과 반응하여 가스를 방출하는 성분이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 가루에 구연산이나 거품을 만드는 다른 물질이 포함되어 있으면 물과 반응하여 거품이 생길 수 있습니다.가루와 뜨거운 물을 섞으면 모든 것이 휘저어지면서 거품이 퍼지게 됩니다. 따라서 레몬 차에서 볼 수 있는 거품은 물에서 나오는 가스와 분말에서 일어나는 반응이 혼합된 것입니다. 그것은 당신의 컵에 작은 탄산 파티와 같습니다!답변이 도움이 되길 바랍니다.
Q. 전기 1MWh 생산 시 온실가스 배출이 적은 에너지원 순서에 대해 문의 드립니다.
안녕하세요. 옥성민 과학전문가입니다.다음은 생산된 전력 1MWh(메가와트시)당 온실가스(GHG) 배출량을 기준으로 나열된 에너지원의 순위입니다.원자력 에너지: 원자력 발전소는 핵분열이라는 과정을 통해 우라늄 원자를 분해하여 전기를 생산합니다. 원자력은 발전 과정에서 온실가스(GHG)를 배출하지 않기 때문에 저탄소 에너지원으로 꼽힌다. 우라늄 채굴 및 가공과 같은 원자력 발전과 관련된 배출이 있지만 화석 연료 기반 에너지원에 비해 상대적으로 적습니다.태양 에너지: 태양광 발전은 광전지(PV) 패널이나 집광형 태양광 발전(CSP) 시스템을 사용하여 햇빛을 전기로 변환하여 전기를 생산합니다. 태양 에너지는 운영 중 온실가스 배출이 매우 낮은 재생 에너지원으로 간주됩니다. 그러나 태양광 패널의 제조, 운송, 설치 및 생산 시 특정 재료의 사용과 관련된 배출이 있습니다. 전반적으로 태양에너지는 석탄이나 천연가스 등 화석연료 기반 에너지원에 비해 온실가스 배출량이 현저히 낮지만, 전체 수명주기 동안 원자력 에너지에 비해 배출량이 약간 더 높을 수 있습니다.LNG(액화천연가스): 천연가스는 강력한 온실가스인 메탄을 주성분으로 하는 화석연료입니다. 발전을 위해 연소할 때 천연가스는 석탄이나 석유에 비해 온실가스 배출이 적습니다. 그러나 천연가스 연소는 비록 석탄이나 석유보다 낮은 수준이지만 여전히 CO2 배출을 발생시킵니다. 또한 천연가스의 추출, 처리, 운송뿐만 아니라 공급망 전반에 걸친 메탄 누출과 관련된 배출도 있습니다. 천연가스는 석탄이나 석유보다 깨끗한 것으로 간주되지만, 일반적으로 생산되는 전력 단위당 원자력이나 태양에너지에 비해 온실가스 배출량이 더 높습니다.따라서 생산된 전기 1MWh당 온실가스 배출량이 가장 적은 것부터 가장 많은 것 순으로 1) 원자력 에너지, 2) 태양 에너지, 3) LNG 순입니다.답변이 도움이 되길 바랍니다.
Q. 우리나라 전체 전력생산량 관련 질문 드립니다.
안녕하세요. 옥성민 과학전문가입니다.위 표는 통게청에서 발표한 전체 전력량입니다. 2022년 기준 원력 화력 외 기타 전력량을 합산한 결과 합계는 594,400Gwh입니다.도움이 되길 바랍니다.
Q. 대륙이 인위적으로 바다밑으로 가라앚는 것이 가능한가요?
안녕하세요. 옥성민 과학전문가입니다.네 가능합니다. 우리가 건물을 짓는 토양 밑에는 많은 양의 지하수가 있습니다. 그 지하수가 땅을 지지하는데 많은 부분을 차지 하기 때문에 그 지하수를 과도하게 사용하면 땅 및에 구멍이 생기게 됩니다. 그러면 땅이 지지하는 힘이 약해져서 건물이 무너질 수 있습니다.답변이 도움이 되길 바랍니다.
Q. AI인공지능이 학습과 추론을 어떤게 다른 과정을 거치고 어떤 부분이 더 어려운건가요?
안녕하세요. 옥성민 과학전문가입니다.실제로 인공지능(AI)은 학습과 추론을 위한 다양한 방법과 프로세스를 포괄하며, 기술 선택은 특정 작업에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 다음은 몇 가지 주요 접근 방식과 차이점에 대한 간략한 개요입니다.지도 학습:지도 학습에서 AI 모델은 레이블이 지정된 데이터로부터 학습합니다. 여기서 각 입력은 해당 출력 또는 대상과 연결됩니다.AI 모델은 예측 출력과 실제 목표 간의 차이를 측정하는 사전 정의된 손실 함수를 최소화하여 입력을 출력으로 매핑하는 방법을 학습합니다.지도 학습 작업의 예로는 이미지 분류, 음성 인식, 회귀 등이 있습니다.비지도 학습:비지도 학습에는 라벨이 지정되지 않은 데이터에 대한 AI 모델 교육이 포함되며, 여기서 목표는 명시적인 지침 없이 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견하는 것입니다.클러스터링, 차원 축소, 생성 모델링은 일반적인 비지도 학습 기술입니다.비지도 학습은 이상 탐지, 데이터 압축, 탐색적 데이터 분석 등의 작업에 사용될 수 있습니다.강화 학습:강화 학습은 에이전트가 조치를 취하고 보상이나 처벌의 형태로 피드백을 받아 환경과 상호 작용하는 방법을 배우는 학습 유형입니다.에이전트는 다양한 행동을 탐색하고 결과로부터 학습함으로써 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다.강화학습은 은 로봇 공학, 게임 플레이, 자율 시스템과 같은 분야에 응용됩니다.상징적 추론:상징적 추론은 추론, 추론, 문제 해결과 같은 작업을 수행하기 위해 기호와 논리적 규칙을 조작하는 것을 포함합니다.전문가 시스템, 지식 그래프, 규칙 기반 시스템은 상징적 추론 접근법의 예입니다.상징적 추론은 명시적인 규칙과 지식을 사용할 수 있는 영역에서 자주 사용됩니다.어느 부분이 더 어려운지는 작업 복잡성, 레이블이 지정된 데이터의 가용성, 도메인별 과제 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. 예를 들어:지도 학습은 레이블이 지정된 데이터가 풍부하고 작업이 매핑 문제로 쉽게 구성될 수 있을 때 더 간단할 수 있습니다.비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 내재된 모호성과 의미 있는 패턴을 발견해야 하기 때문에 어려울 수 있습니다.강화 학습은 보상 기능 설계, 탐색-이용 트레이드오프 처리, 고차원 상태 및 행동 공간 처리에 어려움을 겪습니다.상징적 추론은 불확실성을 처리하고, 불완전하거나 잡음이 많은 데이터를 처리하고, 복잡한 영역으로 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.전반적으로 각 접근 방식에는 고유한 장점과 단점이 있으며, 방법 선택은 해결하려는 문제의 특정 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라집니다. 답변이 도움이 되길 바랍니다.