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저항이 없는 초전도 회로를 활용한 전자기기
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.이론적으로는 손실이 없는 전자기기를 만들 수 있습니다.초전도체는 특정한 온도 조건에서 손실이 하나도 없는 상태가 되는 것인데요.전기 저항에 의한 손실이 없기 때문에 에너지 효율성이 극대화됩니다.다만 이런 조건을 만들기 위해 전자기기가 해당 온도를 유지해야하기 때문에 아직까지는 한계가 있죠.이론으로만 가능한 것입니다. 참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.12
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임의제출 포렌식 할 때 범죄와 관련성이 있는 부분말 추출 하나요?
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.임의제출을 통해 포렌식을 하게 되면 범죄와 관련성이 있어보이는 자료와 범죄와 관련 있는 기간의 자료들만 추출 합니다. 혐의사실과는 관련 없는 무관한 정보는 무조건 삭제해야 합니다.참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.12
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정보화 분야 지식 정보를 어디서 구할수 있나요?
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.우리나라 대기업 LG에서 운영하는 LG경영연구원 사이트에 보시면 여러 기술들과 트랜드를 서술한 내용이 많이 있습니다. 정보화 분야 지식 정보도 어렵지 않게 접근하실 수 있습니다.참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.12
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임의제출도 마찬가지로 포렌식 수사 기법을 사용하나요?
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.임의제출을 통해 수사를 하는 경우도 포렌식 기법을 사용할 수 있습니다.디지털 증거나를 위조하기 쉬울 수 있어 포렌식으로 검증을 해야 하는 것이지요.참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.12
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휴대폰을 충전을 하다보면 휴대폰이 뜨거워
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.케이블과 커넥터 등에는 기본적으로 저항이 있습니다. 전력이 전송될때 이런 저항으로 인해 발열이 생길 수 있으며 고속으로 고압 전원이 들어갈때 배터리가 힘들어하면서 열이 발생할 수 있습니다.일반적으로 이런 발열은 정상일때 발생할 수 있으나 과도한 발열의 경우는 내부 회로에 문제가 있을 수 있기 때문에 점검을 받아보시는게 좋습니다.좋은 하루 되세요~
학문 / 전기·전자
25.02.11
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유에스비 메모리는 어떻게 그렇게 많은량의 데이터를
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.USB 메모리는 플래시메모리 기반의 저장 수단입니다.플래시 메모리는 전기적 신호를 가해 데이터를 지우고 다시 쓰는 방식으로 작동됩니다.USB를 통해 신호를 받아 플래시메모리에 데이터를 저장하거나 추출하고 이 USB를 플래시메모리와 연결시켜주는 PCB기판이 있습니다.참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.11
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신재생 에너지의 저장을 위한 초대용량 배터리
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.슈퍼캐패시터가 있습니다. 전기 이중층 캐패시터를 통해 빠른 충전 및 방전이 가능하며 고출력 특성을 갖고 있기 때문에 신재생 에너지 발전에 적용될 수 있습니다.일반적으로 리튬이온배터리가 사용되지만 전고체 배터리 등이 활용되면 높은 에너지밀도와 대용량, 안정성을 확보할 수 있습니다. 참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.11
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과도함수의 특성근과 제어함수의 특성근은 같은 개념인가요? 아니면 전혀 다른 개념인가요? 만약 다르다면 서로 어떻게 다른지요?
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.과도함수의 특성근은 미분방정식의 해 중에서 초기 조건을 만족하지 않는 해를 말하는데 시스템 불안정성을 나타냅니다. 제어함수의 특성근은 제어 시스템의 안정성을 판단하는데 사용되는 지표입니다.서로 다른 개념의 지표입니다. 참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.11
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고조파가 포함된 교류 전압과 전류로 전력을 구하기 위해서는 전압과 전류를 각 고조파별로 곱해줘야 하나요?아니면 전체 전압 및 전류의 실효값을 서로 곱해줘야 하나요?
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.고조파가 포함된 교류 전압과 전류로 전력을 구할 떄는 전체 전압 및 전류의 실효값을 곱해줘야 하는데요.교류전압을 구하기 위해 전압에 전류를 곱해주는데 고조파가 포함되는 경우 전체 전압과 전류의 실효값을 곱해 전력을 계산합니다. 참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.11
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AI모델이 훈련 데이터를 과도하게 하면 추론 과정에서 문제가 생길 수 있다고 하는데요. 어떻게 해서 문제가 생기는지 알려주세요.
안녕하세요. 박형진 전문가입니다.ai모델이 훈련 데이터에만 지나치게 적응하게 되면 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 과접합 현상이 발생할 수 있습니다. ai모델은 훈련 데이터의 작은 패턴이나 불필요한 사항까지 학습해 실제로 사용시 성능이 떨어지는 모습을 보일 수 있습니다.또한 특정 패턴에 대행 지속 노출되고 학습이 되면 편향적인 데이터 결과를 도출할 가능성이 있습니다. 모델의 정확도가 떨어지거나 특정 상황에서 차별적인 모습을 보일수 있습니다.참고 부탁드려요~
학문 / 전기·전자
25.02.11
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