답변 내역

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.펩리스(Fabless) 기업은 자체적으로 반도체 공장을 보유하지 않고, 반도체 설계와 개발만 담당하는 기업을 의미합니다. 이들은 설계한 반도체를 TSMC, 삼성전자 같은 파운드리 업체에 위탁 생산하며 모바일 AP, AI 반도체, 자동차용 반도체 등 다양한 분야에 활용됩니다. 대표적인 펩리스 기업으로는 NVIDIA, Qualcomm, AMD 등이 있으며 주로 고성능 칩 개발에 집중합니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.최근 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 개발한 AI 모델 '딥시크-R1'은 오픈AI의 'o1' 모델을 일부 능가하는 성능을 보이며 주목받고 있습니다. 특히, 미국 수학경시대회(AIME) 2024 벤치마크 테스트에서 79.8%의 정확도를 기록하여 'o1'의 79.2%를 앞섰습니다. 또한 다양한 언어 이해 작업을 평가하는 MMLU 테스트에서는 89.1%의 점수로, 클로드 3.5 소네트의 88.9%를 넘어섰습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.딥시크는 첨단 AI 기반 뉴스 캐스터로, 주요 전자 부품으로는 고성능 GPU, FPGA(프로그래머블 반도체) AI 가속칩 등이 사용됩니다. 또한 음성 합성을 위한 딥러닝 모델과 얼굴 및 입 모양을 자연스럽게 구현하는 컴퓨터 비전 기술이 적용되었습니다. 이를 위해 자연어 처리(NLP) GAN(생성적 적대 신경망), 실시간 렌더링 기술이 핵심적으로 활용됩니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.보조배터리가 원인으로 추정되는 이유는 리튬이온 배터리가 충격, 과열, 내부 합선 등으로 인해 열폭주를 일으키면 급격한 발열과 함께 화재나 폭발이 발생할 수 있기 때문입니다

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.사이버수사대는 AI와 디지털 포렌식을 활용하여 삭제된 영상의 흔적도 추적할 수 있습니다. 서버 로그, 캐시, 데이터베이스 백업, 네트워크 기록 등을 분석하면 영상이 언제, 어디서 누구에 의해 업로드되었는지 확인할 수 있습니다. 특히 일부 플랫폼은 삭제된 데이터도 일정 기간 보관하므로 법적 절차를 통해 해당 기록을 확보하여 유포자를 추적하고 처벌할 수 있습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.비행기 구조물에 사용되는 알루미늄, 티타늄, 크레스, 카본 등은 가볍고 강도가 높지만 고온에서는 물성이 급격히 저하됩니다. 알루미늄은 약 660℃에서 녹고, 카본 섬유는 불에 타면서 강도가 약해지며 티타늄도 1,600℃ 이상에서 변형됩니다. 항공기 사고 시 연료 화재로 인해 극한 온도에 노출되면 이러한 재료들이 쉽게 손상되거나 녹아 없어지는 것입니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.전자레인지는 마이크로파(2.45GHz)를 이용해 음식 속 물 분자를 진동시키면서 열을 발생시키지만 외부로 새어나오는 전자파는 극히 미미한 수준이라 건강에 큰 영향을 주지 않습니다. 전자레인지 문에는 금속망이 있어 전자파가 차단되며 정상적인 제품이라면 기준치 이하의 전자파만 방출됩니다. 다만 오래되거나 손상된 전자레인지는 전자파 차단 기능이 저하될 수 있으므로 정기적인 점검이 필요합니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.휴대용 OTP는 미리 설정된 알고리즘과 비밀 키를 기반으로 일정 시간마다 새로운 6자리 또는 8자리 숫자를 생성하는 방식입니다. 이 기기는 네트워크에 연결되지 않지만 서버에서도 동일한 알고리즘과 키를 사용하여 같은 시간대의 OTP를 생성하므로 인증이 가능합니다. 따라서 사용자가 입력한 OTP가 서버에서 생성된 값과 일치하면 본인 인증이 성공하는 원리입니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.과거에는 서울에서도 전봇대를 통해 공중에 설치된 전선을 이용해 전력을 공급했지만 요즘은 대부분 지중화 방식으로 바뀌었습니다. 전력을 지하에 매설된 전력선로를 통해 공급함으로써 도심 미관을 개선하고 날씨 영향을 줄여 안정성을 높였습니다. 따라서 현대 가정에서는 지하 전력망에서 분기된 전선이 건물 내부로 연결되어 전력을 공급받습니다.

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.음성인식 AI는 음성을 디지털 신호로 변환한 후 알고리즘을 통해 분석하여 텍스트로 변환하는 원리입니다. 먼저 마이크가 음파를 수집하면 아날로그-디지털 변환(ADC)을 거쳐 디지털 데이터로 변환되고 이 데이터는 머신러닝 모델을 사용해 단어와 문장을 예측합니다. 이후 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하여 의미를 해석하고, 사용자 명령에 맞는 동작을 수행합니다.