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답변 내역

'콜히친' 처리가 무엇인지 궁금합니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.콜히친은 세포 분열을 방해하는 특수한 화학 물질이랍니다. 이처리는 다음과 같이 진행됩니다. 콜히친 적용 : 어린 수박 식물(주로 싹이나 생장점)에 콜히친 용액을 처리합니다. 염색체 복제 : 콜히친이 식물 세포에 흡수되면, 세포 분열 과정에서 염색체는 복제되지만 분리되지 않습니다. 4배체 유도 : 결과적으로 염색체 수가 두배로 늘어난 4배체 식물이 만들어집니다.일반 수박은 2배체거든요 이렇게 만들어진 4배체 수박과 일반 2배체 수박을 교배하면 열매는 맺히지만 씨앗이 없는 3배체 씨 없는 수박을 얻을수있게 됩니다.
학문 / 기계공학
25.12.24
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챗 GPT가 질문에 답변하는 원리가 무엇인가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.챗gpt는 사람이 모든 답변을 미리 입력해 놓는 방식이 아닙니다. 대신, 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 학습해서 다음에 올 단어를 통계적으로 예측하여 답변을 생성하는 원리입니다. 마치 우리가 경험을 통해 배우듯이 신경망이 어떤 정보가 더 중요한지 스스로 깨달아가면서 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 질문에도 답변을 만들어 냅니다. 챗gpt는 실제로 의미를 이해하기보다는 학습된 패턴을 통해 문맥에 맞는 자연스러운 문장을 만드는데 탁월하다고 할수 있습니다. 따라서 미리 입력되지 않은 질문에도 학습된 지식을 기반으로 새로운 답변을 창의적으로 구성할수있습니다. 물론 학습된 데이터의 범위 내에서 예측하기 때문에 최신 정보나 학습되지 않은 특정 맥락에 대해서는 한계가 있을수있습니다.
학문 / 기계공학
25.12.24
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도르레는 어떤 원리로 무게를 절감 시키는지 궁금해요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.도르래는 힘을 줄여 무거운 물체를 들어올리거나 이동시키는데 사용하는 기계적 장치입니다. 도르래는 로프와 바퀴를 이용해 힘의 방향을 바꾸고, 여러개를 조합해 힘을 분산시키는 원리를 가집니다. 예를들어, 고정 도르래는 힘의 방향만 바꾸지만, 움직 도르래는 무게를 나누어 들어올리는 힘을 줄여줍니다. 여러 도르래를 조합한 복한 도르래는 들어야 하는 무게를 여러 로프가 분담하므로 실제로 가해지는 힘이 적어져 무게가 가벼워지는 것처럼 느껴지는 것입니다. 과거 한국의 거중기는 이런 원리를 활용해 큰 무게도 효율적으로 들어올렸고, 현대 엘리베이터에서도 유사한 원리가 적용됩니다. 즉, 도르래는 힘을 나누어 분산 시켜 원하는 작업을 더 적은 힘으로 할수있게 하는 장치라고 이해하면 됩니다.
학문 / 기계공학
25.12.23
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이런 작은 베어링은 어떻게 뽑아야 하나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.작은 베어링을 손상없이 빼려면 전용 베어링 풀러(베어링 제거 공구)를 사용하는것이 가장 안전하고 효율적입니다. 펜치로 무리하게 잡으면 기스가 생기거나 부품이 손상될수 있어 추천하지 않습니다. 베어링 풀러는 작은 베어링 용부터 다양한 크기의 베어링을 분리할수있게 조절 가능한 제품이 있으며, 캠과 같은 부품에서 베어링을 빼낼때 힘을 고르게 전달해 손상을 최소화합니다. 유압식이나 기계식 타입도 있어 작업 난이도와 베어링 크기에 따라 선택할수있습니다. 국내 쇼핑몰이나 공구 전문점에서 소형 베어링 풀러 또는 베어링 제거공구로 검색하면 다양한 제품을 찾을수있으니 작업 용도와 크기에 맞는 제품을 고르시면 좋겠습니다.
학문 / 기계공학
25.12.23
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중국에서 무술을 하는 로봇이 발명 됐다고 하던데..
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.중국에서 고난도 무술 동작을 선보이는 인간형 로봇 영상이 공개되어 큰 화제가 되었습니다. 움직임이 너무나 자연스러워서 많은 사람들이 AI 조작이나 CG 의혹을 제기했습니다. 중국 유비테크(UBTECH)가 공개한 수백대 로봇 영상은 그 완벽함 때문에 전문가들조차 조작 여부를 의심했습니다. 회사측은 조작이 아니라고 반박했지만, 여전히 진위 논란이 계속되고 있는 상황이에요 . 하지만 이런 논란 자체가 그만큼 로봇 기술의 발전이 빠르게 이루어지고 있다는 증거이기도 한것 같습니다.
학문 / 기계공학
25.12.23
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AI 시스템 가동에 따른 전기 요금이 어마어마 하네요..
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.AI 데이터센터의 폭증하는전기요금 문제로 고민이많으시겠습니다. 고성능 GPU 가동과 24시간 냉방은 전력 소모가 매우 커서 연구기관들에게 큰 부담이 되는 전 세계적인 이슈입니다. 다행이 정부도 이러한 상황을 인지하고 AI 경쟁력 강화를 위해 노력하고 있습니다. 특히 비수도권 AI 데이터센터에대한 정책적평가 우대 방안을 마련 중이며, 인공지능 데이터 센터의 효율적인 운영을 위해 전용 전기 요금제 도입이나 지역별 , 시간대별 전기요금 할인 제도를 검토하고 있습니다. 연구가 중단되지 않고 지속될수있도록 국가 차원의 지원 방안이 논의되고 있으니 너무 염려 않으셔도 됩니다.
학문 / 기계공학
25.12.23
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인공태양의 최대난제가 무엇이었나요
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인공태양 핵융합 발전의 최대 난제에 대해 궁금하시군요 정말 중요한 질문입니다. 한국과 미국의 공동 연구팀이 AI로 해결한 인공태양의 가장 큰 난제는 바로 플라즈마 붕괴 였습니다. 핵융합 발전은 태양처럼 초고온의 플라즈마 상태에서 원자핵이 융합하며 에너지를 내는 원리인데요 이 초고온 플라스마는 용기에 닿으면 안되기 때문에 강력한 자기장을 이용해 공중에 띄워 가둬야 합니다. 문제는 이 플라스마의 자기장 불안정성이었습니다. 플라스마가 자기장 안에서 예측할 수 없어 흔들리거나 불안정해지면 갑작스럽게 붕괴되면서 핵융합 반응이 중단되고 심하면 장비에도 큰 손상을 줄 수 있습니다. 이것이 핵융합 상용화를 가로막는 가장 큰 걸림돌 중 하나였습니다. 하지만 AI 자율제어 기술이 이 자기장 불안정성을 예측하고 제어하는 방법을 찾아내면서 이 오랜 난제를 해결 할수있게 된것입니다.
학문 / 기계공학
25.12.23
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드론을 세계 최초로 발명한 사람은 누구인가요
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.세계 최초로 드론을 발명한 사람이라고 특정하기는 사실 조금 복잡하지만, 초기 무인 비행체 개발에 중요한 역할을 한인물은 여러 분이 계세요 니콜라 테슬라는 1898년에 무인 비행체를 개발하여 드론의 초기 개념을 제시한 선구자로 불립니다. 그는 작은 모형 보트를 무선 조종하며,미래에는 하늘을 나는 무인 비행체들이 적과 교적하는 모습을 상상했습니다. 이후 1차 세계대전이 발발하면서 무인 비행체에 대한 관심이더욱 커졌고, 1918년 미국에서는 케터링 버그라는 최초의 군사용 무인 항공기가 개발되기도 했습니다. 이것은 폭탄을장착하고 무선 유도로 비행하여 목푬눌을 타격하는 방식이었지만, 당시에는 성공률이 낮아 실전에는활용되지 못했습니다. 드론이라는 이름은 제2차 세계대전 무렵, 비행시 모터가 소리가 벌이 윙윙거리는 소리와 비슷하다고 해서 붙여졌다고 합니다. 영국군은 사격 훈련용 무인 항공기에 여왕벌이라는 별칭을 붙이기도 했습니다. 그러니까 현대의 재난 구호 드론과 같은 형태는 아니지만, 무선으로 조종되는 무인 비행체의 아이디어를 처음으로 구현하고 제시한 인물중 한명으로는 니콜라 테슬라를 꼽을수있겠습니다. 지금 우리가 아는다재다능한 드론은 오랜 시간 여러 기술 발전이 쌓여 탄생한 결과물이라고 볼수있습니다.
학문 / 기계공학
25.12.22
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인공 다이아몬드의 원료는 흑연이 아닌가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.맞습니다. 천연 다이아몬드는 땅속에서 흑연이 엄청난 고온고압을 받아 만들어진다고 알려져있습니다. 인공 다이아몬드도 탄소를 기반으로 만들지만, 직접적으로 흑연이 원료는 아니랍니다. 대신,탄소 원자를 물리화학적인 방법으로 배양해서 만드는데요 가장 대표적인 방법중 하나인 CVD(화학 기상 증착)방식에서는 메탄, 아세톤, 알코올 같은 탄화수소 가스를 수소와 함께 사용합니다. 이 가스를 플라즈마 상태로 만들어서 기판위에 다이아몬드를 성장시키는 방식입니다. 그러니까, 탄소 원자를 포함하는 다양한 가스들이 원료가 된다고 생각하시면 됩니다.
학문 / 기계공학
25.12.22
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구글에서 만든 TPU와 엔비디아의 GPU의 차이
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.구글의 TPU와 엔비디아의 GPU는 AI 시대의 핵심 기술인데요 각각의 특징에 대해서 말씀드리겠습니다. TPU는 구글이AI 연산, 특히텐서 처리만을 위해 직접 설계한 맞춤형 칩(ASIC)입니다. 특정 대규모 AI 연산에서는 GPU보다 훨씬 빠르고 효율적일수있습니다. 구글 클라우드 환경에서 AI서비스를 저렴하게 제공하는데 강점이있습니다. 반면, GPU는 본래 그래픽 처리를 위해 개발된 칩이지만, 병렬 처리 능력 덕분에 AI 학습 및 추론에 널리 활용되고 있습니다. 엔비디아 GPU는 80~90%의 시장 점유율과 17년과 구축된 CUDA생태계를 바탕으로 범용성과 절대 성능에서 여전히압도적인 우위를 보입니다. 다양한 AI 모델과 환경을 지원해야 하는 경우 선호되는 경향이있습니다. TPU가 특정 영역에서 뛰어나다고 해서 GPU를 완전히대체하기는 쉽지 않을것입니다. GPU는 범용성이 강하고,새로운 AI 연구 기법 적용이나 최적화 측면에서 유연하답니다. 만약 TPU가 더 보편화된다 해도, 한국이 도입한 GPU는 다른 AI응용 분야나 범용 컴퓨팅에서 계속 중요하게 사용될수있을것입니다. AI 기술은 다양하게 발전하고 있어서 어느 한기술이모든것을 대체하기보다는 상호보완적으로 발전하는 방향으로 갈 가능성이 높습니다.
학문 / 기계공학
25.12.22
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