답변 내역

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.유튜브에서 보신게 드론처럼 생긴 1인승 전기 수직이착륙기라면 실제 판매 단계에 들어간 제품들은 대략 6만~20만 달러 정도 우리 돈으로 수천만 원에서 2억 원대까지 형성되어 있습니다. Jetson ONE 같은 제품은 약 12만~15만 달러 수준이고 비행시간은 약 20분입니다.하지만 우리나라에서 구매 및 수입 자체와 마음대로 비행하는 것은 별개의 문제입니다. 기체의 구조와 중량에 따라 항공기 또는 초경량비행장치로 분류될 수 있고 초경량비행장치에 해당하더라도 안전성 인증이나 조종자 증명 등이 필요한 종류가 있습니다. 그래서 해외에서 한 대 사서 자동차처럼 집 앞에서 바로 타고 날아다니는 것은 현재 국내에서는 어렵다고 보는 게 맞을것 같습니다. 만약에 구매를 생각하신다면 해당 기체가 국내에서 어떤 항공기 분류로 인정되는지부터 먼저 확인하셔야 할겁니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.물건을 옮길 정도의 드론이라면 일반 장난감용 모터보다 대형 브러시리스 DC 모터를 사용하는게 좋아보입니다. 실제 멀티콥터도 효율과 출력 때문에 이런 모터를 많이 사용한답니다. 이때 중요한 건 단순히 튼튼한 모터를 고르는 게 아니라 드론 전체 무게 + 운반할 물건의 무게에 맞춰 추력을 계산하는 것입니다. 예를 들어서 완성된 드론과 짐을 합쳐 5kg라면 안정적인 비행을 위해 보통 그보다 충분히 큰 총추력을 확보하고 이를 모터 4개나 6개로 나누어 설계합니다.만약 처음 직접 제작한다면 물건 운반용부터 만들기보다는 소형 쿼드콥터로 BLDC 모터/ESC/프로펠러/배터리의 관계를 익힌 뒤 크기를 키우는 것을 권장드립니다. 대형 드론은 프로펠러와 배터리 출력도 커져서 작은 설계 실수가 위험해질 수 있기 때문입니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.일단 물에 젖었다고 무조건 고장 나는건 아닙니다. 전원이 완전히 차단된 상태에서 깨끗한 물에 잠깐 젖고 제대로 세척·건조했다면 다시 정상적으로 작동할수도 있답니다.문제는 젖은 상태에서 전원을 넣는 경우인데 물속 불순물이 전기가 흐르는 길을 만들어 합선이나 부품 손상을 일으킬 수 있고 그냥 말리기만 하면 남은 염분이나 오염물이 나중에 기판을 부식시킬 수도 있습니다. 그렇기 때문에 물에 많이 젖었다면 전원을 절대 켜지 말고 배터리도 분리한 뒤 완전히 건조해야 합니다. 음료수나 바닷물처럼 오염된 액체였다면 단순 건조보다는 기판세척을 하는게 안전할겁니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.저는 충분히 영향을 줄 수 있다고 봅니다. 제품을 처음 사용할 때 생기는 작은 불편은 단순한 불편을 넘어서 이 제품은 사용하기 어렵다는 첫인상으로 남을 수 있습니다.예시를 하나 들자면 초기 설정이 복잡하거나 버튼 위치가 직관적이지 않고 조립할 때 계속 걸리는 부분이 있다고 할때 제품 성능이 좋아도 사용자는 품질이 떨어진다고 느낄 수 있습니다. 이런 경험이 반복된다면 제품뿐 아니라 브랜드 자체에 대한 신뢰와 재구매 의사에도 영향을 줄 수 있고요. 그래서 사용자 중심 설계에서는 큰 고장만 보는 것이 아니라 처음 개봉하고 설치해서 사용하는 과정에서 어디서 불편을 느끼는지도 중요하게 봅니다. 작은 불편을 줄이는 것이 생각보다 제품 만족도를 높이는 데 큰 역할을 한답니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.네. 말씀하신것처럼 와이퍼를 작동했을 때 뿌옇게 번지는 잔상이 잠시 남거 물이 고르게 닦이지 않고 막처럼 퍼진다면 유막 제거를 해볼 시점으로 볼 수 있습니다. 유막은 배기가스나 도로의 기름 성분, 세차용 왁스 등이 유리에 쌓여 생기는데 특히 비 오는 밤에는 빛이 번져 시야가 더 나빠질 수 있어요.우선 유리를 깨끗이 세척하고 와이퍼 고무 상태를 확인해보세요. 와이퍼가 멀쩡한데도 잔상이 계속된다면 유막 제거 작업을 해보는게 좋습니다. 이후에 필요하다면 발수코팅을 새로 해주는 방법도 있습니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.확실히 AI가 앞으로 훨씬 강력해졌을때 인간이 원하는 대로 통제할 수 있느냐는 중요한 연구 문제입니다. 그렇지만 현재 AI가 스스로 의식을 갖고 인간의 통제를 벗어나 자기들만의 사회를 만들고 있다는 증거는 없습니다.개인적으로 앞으로 걱정할 부분은 AI가 갑자기 반란을 일으키는 것보다 사람이 너무 많은 권한을 AI에 맡겼을 때 예상하지 못한 행동을 하거나 잘못된 목표를 매우 능숙하게 수행하는 상황입니다. 로봇과 결합하면 현실에 직접 영향을 줄 수 있기 때문에 안전장치는 더욱 중요해지고요.우선 장기적으로 어디까지 발전할지는 아직 알 수 없습니다. 그래서 AI 안전 분야에서도 AI의 능력을 높이는 연구와 동시에 인간이 감독하고 필요할 때 확실하게 중단시킬 수 있는 기술을 중요하게 다루고 있어서 이점 알아두시면 좋을것 같습니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.현재 자율주행차가 가장 어려워하는 것은 평범한 도로보다 예상하지 못한 상황을 만났을 때의 판단입니다. 사람에게는 별것 아닌 상황도 AI 입장에서는 처음 보는 경우가 될 수 있기 때문인데 미국 도로교통안전국도 현실 도로의 수많은 돌발상황 처리를 자율주행의 핵심 난제로 보고 있습니다.대표적으로 1. 폭우나 눈, 안개로 센서가 잘 보지 못하는 상황, 2. 공사구간의 임시 차선, 3. 갑자기 뛰어드는 보행자나 자전거, 4. 사고현장에서 수신호하는 경찰이나 긴급차량 같은 경우가 어렵습니다. 실제로 2026년에도 자율주행차와 경찰, 소방 등 긴급대응 차량의 상호작용 문제가 지적되고 있습니다. 그래서 현재 기술의 가장 큰 숙제는 단순히 차선을 따라 운전하는 능력보다 처음 보는 상황에서도 사람처럼 상황을 이해하고 안전하게 판단하는 능력이라고 저는 보고 있습니다. 자율주행 기술이 좋아지고 있어도 이 부분 때문에 실제 도로에서는 충분한 검증이 계속 필요한 것이죠.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.1. AI 개발자도 어려워질 수 있습니다. 단순 코딩이나 기존 모델을 연결하는 업무는 AI가 상당 부분 자동화할 수 있습니다. 반대로 새로운 모델이나 학습방법, 로봇 및 의료/제조처럼 전문분야와 AI를 결합하는 쪽은 계속 사람이 필요할 가능성이 높습니다.2. AI 발전의 끝이 언제인지는 아무도 모릅니다. 현재도 성능은 빠르게 좋아지고 있지만 현실 세계의 로봇 작업이나 장시간 복잡한 업무에서는 아직 실패가 많습니다. 따라서 지금 당장 한계점에 도달했다고 보기는 어렵다고 보고있습니다.3. 지금 고등학생이라면 저는 월드 모델이나 공간지능, 피지컬 AI, 멀티모달 AI 그리고 AI 에이전트를 한번 찾아보라고 권하고 싶습니다. 특히 월드 모델은 AI가 글만 이해하는 것을 넘어 현실 공간과 물리적 변화를 이해하도록 만드는 분야라 로봇 및 자율주행과도 연결되는 상당히 흥미로운 주제입니다.학과 선택도 'AI가 앞으로 뜰까?'만 보고 결정하기보다는 수학이랑 프로그래밍을 공부하면서 AI 자체를 만드는 과정이 정말 재미있는지를 기준으로 결정하는 것이 좋습니다. 그게 맞는다면 지금 인공지능학과를 선택하는 것이 늦었다고 볼 이유는 없다고 봐요.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.말씀하신 팍스는 아마 파이어폭스를 말하는것 같네요. 네 가지 모두 인터넷을 보는 기본 기능은 비슷하지만 장점이 조금씩 다릅니다.웨일 : 국내 환경에 잘 맞고 파파고 번역, 화면분할, 사이드바 같은 편의기능이 강점입니다. 네이버 서비스를 많이 쓴다면 특히 편합니다.크롬 : 가장 무난한 선택입니다. 웹사이트 호환성과 확장프로그램이 좋고 구글 계정과 연동해서 쓰기 편합니다.엣지 : 윈도우에서 쓰기 좋습니다. 크로미움 기반이라 크롬과 호환성이 비슷하면서 절전탭이나 효율 모드처럼 메모리 및 전력 사용을 줄이는 기능이 잘 갖춰져 있습니다.파이어폭스 : 다른 셋과 달리 크로미움 계열이 아니고 개인정보 보호와 사용자 설정 자유도가 강점입니다. 추적 방지 기능도 상당히 적극적인 편이고요.평소 국내 사이트와 네이버를 많이 쓰면 웨일을, 그냥 편하게 범용으로 쓰면 크롬을, 윈도우 PC에서는 엣지를, 개인정보 보호나 리눅스 환경을 중시한다면 파이어폭스 정도로 선택하시면 될것 같습니다.

안녕하세요. 감병주 전문가입니다.3D 모델링을 억지로 컴공이나 AI에 직접 연결하기보단 컴퓨터를 이용해 아이디어를 실제 구조물로 구현한 경험으로 잡는 게 더 자연스러울것 같습니다. 말씀하신 공학적 융합소양과 문제해결능력도 좋은 방향이고요.다른 키워드로는1. 디지털 설계 및 구현 능력 : 생각한 구조를 3D로 설계하고 실제 제작까지 연결2. 설계 최적화 능력 : 제작 과정에서 간섭·크기·구조 문제를 발견하고 수정3. 소프트웨어/하드웨어 융합 : 모델링한 기계에 센서, 모터, 아두이노 등을 결합4. 반복적 개선 능력 : 설계 → 제작 → 문제 발견 → 수정 → 재검증 과정 강조특히 컴공이나 AI 진학이라면 3번이 가장 연결성이 좋고 그다음이 2번이라고 보고 있습니다. 단순히 3D 모델링을 잘한다고 하는것보다 소프트웨어로 설계한 결과물을 실제 장치로 구현하고 개선했다는 방향이 전공 적합성도 더 자연스럽게 드러날겁니다.