답변 내역

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.전자파 차폐용 금속은 원리상 전자파를 반사하거나 우회시키는 역할을 하지만, 설계나 접지가 잘못되면 오히려 전자파가 모이거나 증폭되는 현상이 생길 수 있습니다. 금속은 전자파가 닿으면 표면에 전류가 흐르는데, 이 전류가 빠져나갈 경로(접지)가 없거나 구조가 닫힌 형태로 되어 있으면 전자파 에너지가 내부에 갇히게 됩니다. 특히 틈이 있는 차폐 구조나 특정 길이의 금속은 안테나처럼 작동해 특정 주파수를 더 잘 받아들이기도 합니다. 그래서 무조건 금속으로 덮는다고 차단이 되는게 아니라, 접지 상태와 형상, 주파수까지 고려해서 설계하지 않으면 역효과가 날 수 있습니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.AI가 사물을 인식하는 방식은 사람처럼 '이해한다'라기보다는 패턴을 비교해서 확률적으로 판단하는 구조에 가깝습니다. 예를 들어 강아지 사진을 인식할 때, AI는 귀 모양, 눈 위치, 털 질감, 얼굴 비율 같은 수 많은 특징을 숫자로 바꿔서 분석합니다. 이 과정은 미리 학습된 수십만~수백만 장의 이미지 데이터와 비교해 "이 특징 조합은 강아지일 확률이 몇%다"라는 식으로 계산됩니다. 그래서 AI는 고양이와 강아지 개념적으로 아는 게 아니라, 과거에 본 데이터와 가장 비슷한 패턴을 맞춘다고 보는 게 맞습니다. 데이터가 많고 다양할수록 인식 정확도가 높아지는 이유도 이 때문입니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.전력용 변압기에서 철심이 필요한 이유는 교류 전류로 만들어지는 자기장을 효율적으로 전달하고 증폭하기 위해서 입니다. 철심은 공기보다 자기 투자율이 매우 커서 자속이 한곳으로 잘 모이게 해주며, 1차 코일에서 발생한 자기장이 손실 없이 2차 코일로 전달되도록 돕습니다. 만약 철심이 없다면 자기장이 공기 중으로 퍼져 누설 자속이 크게 증가하고, 같은 전압을 얻기 위해 훨씬 큰 전류가 필요해 효율이 급격히 떨어집니다. 또한 변압기 크기가 커지고 발열과 소음도 증가해 실용적인 전력 변환이 어려워집니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.콘덴서는 두 개의 금속판 사이에 절연체를 두고 전압을 인가했을 때 발생하는 전기장 에너지를 저장하는 부품입니다. 전원을 연결하면 한쪽 금속판에는 전자가 모여 음전하가 쌓이고, 반대쪽 금속판에서는 전자가 빠져나가 양전하 상태가 됩니다. 이때 두 금속판 사이의 절연체 내부에 강한 전기장이 형성되며, 이 전기장 자체에 에너지가 저장됩니다. 콘덴서 전자가 실제로 이동해 쌓이는 것이 아니라 전기장 형태로 에너지를 보관하고, 필요할 때 다시 방출하는 원리입니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.AVG 해킹 검사 앱은 글로벌 보안 업체인 AVG에서 만든 제품으로, 기본적인 악성 앱 탐지나 위험 요소 점검 용도로는 어느 정도 신뢰할 수 있는 편입니다. 다만 '해킹 검사'라는 표현과 달리, 실제 해킹 여부를 정밀하게 진단한다기보다는 악성코드, 위험 권한, 보안 설정 상태를 점검하는 수준이라고 이해하는 것이 맞습니다.모바일 환경에서는 단일 앱으로 모든 해킹을 찾아내는 것은 현실적으로 어렵습니다. 대부분의 보안 앱은 알려진 위협 패턴을 기반으로 검사하기 때문에, 사용자의 보안 습관이나 OS 업데이트 여부가 훨씬 더 중요합니다. 앱 하나만 설치해 두면 안전하다고 생각하는 것은 오히려 위험할 수도 있습니다.AVG외에도 국내에서는 V3 모바일, 글로벌 제품으로는 Bitdefender, Malwarebytes 같은 앱들이 비교적 평가가 좋습니다. 어떤 앱을 쓰더라도 공식 앱스토어 이용, 불필요한 권한 차단, OS 최신 업데이트 유지가 가장 기본적이고 효과적인 보안 방법이라는 점을 함께 기억하시면 좋겠습니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.태양광 패널을 서로 다른 전압 상태로 연결할 때는 연결 방식에 따라 동작이 크게 달라집니다. 병렬 연결의 경우 전압은 같은 값으로 맞춰지기 때문에, 실제로는 전압이 낮은 패널 기준으로 시스템 전압이 형성됩니다. 이 과정에서 전압이 높은 패널은 전류를 더 많이 내려고 하고, 전압이 낮은 패널 기준으로 시스템 전압이 형성됩니다. 이 과정에서 전압이 높은 패널은 전류를 더 많이 내려고 하고, 전압이 낮은 패널은 역전류가 흐를 위험이 있어 손실과 발열이 발생할 수 있습니다.직렬 연결을 하면 전압은 합산되지만, 전류는 가장 약한 패널 기준으로 제한됩니다. 이 때 전압이 낮거나 성능이 떨어지는 패널이 전체 출력의 병목이 되며, 조건에 따라 해당 패널에 역바이어스가 걸려 국부적인 발열이나 손상이 발생할 수 있습니다. 그래서 태양광 시스템에서는 바이패스 다이오드를 사용해 약한 패널을 보호합니다.정리하면 전압이 다르다고 해서 바로 "낮은 전압 패널이 터진다"고 보기는 어렵지만, 보호 회로 없이 혼용하면 장기적으로 손상 가능성이 큽니다. 실제 현장에서는 동일 사양의 패널만 묶거나, MPPT가 포함된 인버터를 사용해 각 패널의 조건을 개별적으로 최적화합니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.연속적인 아날로그 데이터를 0과 1의 디지털 신호로 바꿀 때 데이터의 정교함은 단순히 신호가 빠르다고 해서 결정되지는 않습니다. 가장 중요한 요소는 샘플링 주파수와 양자화 해상도입니다. 샘플링 주파수는 "얼마나 자주 측정하느냐"를 의미하고, 해상도는 한 번 측정할 때 얼마나 세밀하게 값을 나누는지를 뜻합니다.샘플링 주파수가 충분히 높아야 원래 신호의 변화를 놓치지 않으며, 이를 만족하지 못하면 왜곡이 발생합니다. 하지만 주파수만 높고 양자화 단계가 적으면 계단처럼 거칠게 표현됩니다. 즉 0과 1의 전환 속도만 빠르다고 데이터가 정교해지는 것은 아닙니다.데이터의 정밀도를 높이려면 더 높은 비트 수로 양자화해 한 샘플당 표현 가능한 단계 수를 늘리고, 신호 대역폭에 맞는 적절한 샘플링 주파수를 적용해야 합니다. 여기에 잡음을 줄이는 아날로그 필터링까지 더해져야 실제로 의미있는 고정밀 디지털 데이터가 만들어집니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.상품의 불량은 제조 과정이나 출고 이전부터 이미 문제가 있는 상태를 의미합니다. 처음 개봉했을 때 전원이 안 켜지거나, 정상 성능이 나오지 않는 경우처럼 사용 전부터 하자가 있는 경우가 해당됩니다. 이 경우 소비자 과실과 무관하게 발생한 문제로 보는 것이 일반적입니다.고장은 정상적으로 사용하던 제품이 시간 경과, 부품 노후, 사용 환경, 외부 충격 등으로 인해 기능을 상실한 상태를 말합니다. 처음에는 문제없이 사용하다가 어느 시점 이후 작동하지 않는 경우가 여기에 해당하며, 사용 이력이 중요한 판단 기준이 됩니다.일상에는 불량과 고장을 혼용해 쓰지만, AS나 법적 기준에서는 구분됩니다. 불량은 초기 하자로 무상·교환 환불 대상이 되는 경우가 많고, 고장은 보증 기간이나 사용자 과실 여부에 따라 유상 수리가 될 수 있어 쓰임새가 다릅니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.전선의 전도 상태를 확인하는 도구는 일반적으로 검전기 또는 전압 테스터라고 부릅니다. 막대기처럼 생긴 비접촉식 검전기는 전선에 직접 닿지 않아도 전기가 흐르는 지 여부를 간단히 확인할 수 있습니다.통신선이나 LAN케이블, CAT6 케이블에 사용하는 장비는 랜 테스터 또는 케이블테스터라고 합니다. 이 장비는 각 선이 정상적으로 연결 됐는 지, 단선이나 결선 오류가 없는지 확인하는 용도로 사용됩니다.전기용 검전기는 전압 유무를 확인하는 용도이고, 통신용 케이블 테스터는 신호 전달 상태를 확인하는 용도로 목적이 다릅니다. 사용 환경에 맞는 도구를 선택해야 정확한 점검이 가능합니다.

안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.생성형 AI 활용을 위해서는 먼저 유형별 분류가 중요합니다. 대표적으로 텍스트 생성 AI, 이미지영상 생성 AI, 데이터 분석·코딩 AI, 음성·번역 AI로 나눌 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 AI는 보고서 초안 작성, 고객 응대 문구 생성에 활용되고, 이미지 AI는 디자인 시안 제작이나 콘텐츠 썸네일 제작에 쓰입니다. 각 도구의 강점을 파악해 목적에 맞게 사용하는 것이 핵심입니다.활용 예시로 보면 데이터 분석 AI는 엑셀 자동 분석이나 통계 요약에 유용하고, 코딩 AI는 반복 작업 코드 작성이나 오류 수정에 효과적입니다. 영상·이미지 AI는 마케팅 자료나 교육 콘텐츠 제작 시간을 크게 줄여줍니다. 이처럼 “시간 단축, 반복 업무 감소, 아이디어 보조”라는 기준으로 적용 분야를 정리하면 실무 활용도가 높아집니다.난립하는 AI 정보 중 가짜 정보나 과장된 AI를 판별하려면 기준이 필요합니다. 실제로 공개된 모델인지, 공식 문서나 개발사 정보가 있는지, 결과가 재현 가능한지 확인해야 합니다. 또한 “완전 자동, 100% 정확” 같은 표현은 과장일 가능성이 높습니다. 출처 불명 결과를 그대로 믿기보다는 교차 검증과 인간의 최종 판단을 거치는 것이 중요합니다.