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답변 내역

id카드도 전자파가 발생되나요??
안녕하세요.ID 카드는 RFID 또는 NFC 기술을 기반으로 한다면 전자파가 발생할 수 있습니다. 그러나 해당카드는 매우 낮은 주파수와 약한 전자파를 사용하기 때문에, 인체에 미치는 영향은 무시할 정도로 적다고 할 수 있습니다. 실제로 국제 규제 기관에서 이러한 저출력 전자파의 경우 인체에 미치는 영향이 거의 없다고 판단하고 있으며, 과학적 근거 또한 부재한 상황입니다. 따라서 회사에서 사용하는 ID 카드를 목에 걸고 다니는 행위가 건강에 특별히 위험이 될 것 같지 않습니다.감사합니다.
학문 / 전기·전자
24.08.08
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전기차에 들어가는 배터리중 고품질 배터리와 저품질 배터리의 차이는 무엇인가요?
안녕하세요.배터리 재료의 품질부분에서 고품질 배터리의 경우 NCM 배터리로 니켈, 코발트 망간을 사용하는 배터리가 고품질 배터리로 분류되고 있습니다. 저품질의 경우는 같은 NCM 배터리라도, 불순물들이 많이 첨가되거나 또는 품질관리가 제대로 되지 않는 배터리를 들 수 있습니다. 배터리와 관련된 사고가 지속적으로 발생함에 따라, 배터리에 대한 성능, 안정성, 신뢰성이 확보된 배터리의 생산이 필요한 시점입니다.
학문 / 전기·전자
24.08.08
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Dft가 무엇을 하는것인지 알고싶습니다
안녕하세요.반도체 용어중 DFT(Design for Test)는 Logic의 물리적 결함을 찾기위한 테스트로, 테스트 회로를 설계하는 것을 의미합니다. Logic의 논리적 결함, 물리적 결함을 찾기위해 내부에 테스트 회로를 추가하는 방법입니다.
학문 / 전기·전자
24.08.08
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반도체의 photomask 는 무엇인지 궁금합니다
안녕하세요. 포토 마스트는 반도체 제조공정에 사용되며, 반도체 칩의 회로 패턴을 웨이퍼에 전사하는데 사용되는 도구입니다. 포토마스크의 정밀도와 해상도는 최종 반도체 소자의 품질 및 성능에 큰 영향을 미칩니다.
학문 / 재료공학
24.08.07
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QR코드 원리가 무엇인지 궁금하네요
안녕하세요. QR 코드의 경우 2차원 격자 형태로 데이터를 저장하며, 위치 결정 패턴, 정렬 패턴 등 다양한 요소로 구성됩니다. 가운데 큰 네모의 경우는 위치 결정 패턴으로 QR코드의 방향과 정렬을 인식하는데 중요한 역할을 합니다.
학문 / 전기·전자
24.08.07
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전기 콘센트 구멍 은 왜 기울어져 있는 건가요?
안녕하세요.전기콘센트 구멍이 기울어진 이유는 안전성과 편리성을 고려하기 위한 설계된 것입니다. 플러그가 기울어져 있으며, 전선의 금속 부분이 직접적으로 콘센트 내부의 전기 접촉 부분과 맞닿지 않도록 할 수 있기 때문이고, 또한 물리적으로도 안정적으로 고정될 수 있습니다.
학문 / 전기·전자
24.08.07
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HBM반도체는 10년도넘은 개발된 제품이라는데 과거 개발된 배경과 당시 어떻게 쓰인건가요
안녕하세요. HBM 반도체는 고속 데이터 전송이 필요한 분야를 위해 설계된 메모리 기술로 개발된 지 10년 이상 된 기술입니다. 이는 초기에는 고성능 그래픽 처리와 데이터 센터의 메모리 대역폭 문제를 해결하기 위해 개발되 었으며, 현재는 HBM2, HBM3 으로 발전하고 있으며, 더 높은 대역폭과 용량을 제공하고 있습니다.
학문 / 전기·전자
24.08.07
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메모리 반도체도 향후엔 범용이아닌 맞춤 제품으로 바뀔까요?
안녕하세요. 산업은 범용 제품이 주로 사용됩니다. 이는 가격적인 측면이나 기타 요소들을 고려했을 때 유리하기 때문입니다. 그러나 앞으로의 경우 특정 용도나 산업의 빠른 변화에 따른 요구에 맞추기 위해 맞춤형 메모리 솔루션의 중요성이 증가할 수도 있습니다.
학문 / 전기·전자
24.08.07
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공유기 전파를 강하게 하는 방법을 알려 주세요
안녕하세요.가장 좋은 방법은 공유기의 배치입니다. 중간에 설치한다면 신호가 골고루 퍼질 수 있고, 벽과 같은 장애물이 없을 수록 더욱 좋습니다. 또한 타 전자기기나 금속 물체와의 거리를 떨어뜨려 놓는게 좋고, 안테나 업그레이드, 펌웨어 업데이트 등 다양한 방법이 있을 수 있습니다.
학문 / 전기·전자
24.08.07
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딥러닝과 머신러닝의 차이가 무엇인지 알고 싶습니다
안녕하세요. 딥러닝과 머신러닝은 모두 인공지능 분야에 사용되는 기술이나 기술의 개념에 차이점이 있습니다. 머신러닝의 경우 데이터에서 패턴을 학습해 예측 가능한 알고리즘과 모델을 사용하는 인공지능의 분야로, 데이터를 기반으로 분석하여 모델을 훈련시키고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 예측하는데 사용됩니다. 딥러닝의 경우 머신러닝의 하위 분야로 볼 수 있으며, 신경망의 여러 층을 통해 데이터를 처리하고, 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 능력을 가진 것으로 대량의 데이터와 복잡한 문제를 다룰 때 우수한 성능을 발현합니다.
학문 / 전기·전자
24.08.07
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