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AI는 기계공학이제 이제는 어느정도 영역을 차지 하고 있나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.AI가 기계공학 분야에서 차지하는 비중은 현재 매우 빠르게 확대되고 있으며, 미래에는 더욱 핵심적인 역할을 할것으로 예상됩니다. AI는 이제 기계공학의 다양한 영역에서 필수적인 도구이자 혁신 동력으로 자리 잡고 있습니다. 현재 AI가 기계공학에서 두드러지게 활용되는 주요 영역은 다음과 같습니다. 설계 및 최적화 :1) 생성형 설계 : AI는 주어진 조건(하중,재료,공간 제약 등)에 따라 최적의 형상을 자동으로 생성하여 엔지니어가 상상하기 어려운 혁신적인 설계를 가능하게 합니다. 이를 통해 제품의 무게를 줄이고 성능을 극대화할수있습니다. 2) 시뮬레이션 및 해석 : AI는 복잡한 시뮬레이션 데이터를 분석하여 설계 변경이 제품 성능에 미치는 영향을 예측하고, 최적의 설계 변수를 찾아내는데 기여합니다. 제조 공정 및 생산 자동화 :1) 스마트 팩토리 : AI는 생산라인의 데이터를 실시간으로 분석하여 공정 최적화, 불량 예측, 생산 스케쥴링 등을 수행하여 생산 효율성을 높입니다. 2) 로봇 공학 : AI기반 로봇은 조립,용접,검사 등 다양한 제조 공정에서 정밀하고 유연하게 작업을 수행하며, 협동로봇(COBOT)을 통해 인간 작업자와의 협업도 가능해집니다. 예측 유지보수 :1) AI는 기계 설비에서 발생하는 진동, 온도,소리 등 다양한 센서 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 미리 예측하고, 필요한 유지보수 시점을 알려줍니다. 이는 설비 가동 중단 시간을 최소화하고 유지보수 비용을 절감하는데 큰 도움이됩니다. 품질 관리 및 검사 : 1) AI기반 비전 시스템은 제품의 미세한 결함을 자동으로 감지하고 분류하여 품질 관리의 정확성과 속도를 향상시킵니다. 재료 과학 및 신소재 개발 :1) AI는 방대한 재료 데이터를 분석하여 새로운 재료의 특성을 예측하고, 원하는 물성을 가진 신소재를 개발하는데 필요한 실험 횟수를 줄여줍니다. 이처럼 AI는 기계공학의 거의 모든 단계, 즉 설계-제조-운영-유지보수에 걸쳐 광범위하게 활용되고 있으며, 그비중은 계속해서 증가하고 있습니다. 기계공학 엔지니어에게 AI지식과 활용 능력은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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유체역학에서 입구가 좁아질수록 유속이 빨라지는게 당연한데요.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.유체역학에서 입구가 좁아질수록 유속이 빨라진다는 것은 일반적으로 연속 방정식(continuity equation)에 기반한 설명입니다. 이는 유체가 압축되지 않고(비압축성 유체),점성(끈적임)이 거의 없는 이상적인 유체일때잘 적용됩니다. 즉, 단위 시간당 흐르는 유체의 양(유량)이 일정하게 유지되려면, 통로가 좁아지면 속도가 빨라져야 하는것이죠 하지만 같은 물질은 이러한 일반적인 유체와는 다른 특성을 가집니다. 잼은 비뉴턴 유체(Non-Newtonian Fluid)에 속합니다. 비뉴턴 유체와 점성 뉴턴 유체 : 물이나 공기처럼 점성(끈적임)이 일정하여 힘을 가하는 정도에 비례하여 흐르는 속도가 변하는 유체입니다. 우리가 흔히 아는 유체역학의 많은 원리들은 뉴턴 유체를 기준으로 합니다. 비뉴턴 유체 : 잼,케첩,치약,페인트 등처럼 힘을 가하는 정도에 따라점성이 변하건, 아예 흐르지 않다가 일정 이상의 힘이 가해져야 흐르기 시작하는 유체입니다. 잼은 힘을 가하면 점성이 낮아져 더 잘 흐르기도 하고, 힘을 멈추면 다시 점성이 높아져 굳어지는 특성을 가질수있습니다. 잼의 입구가 좁아져도 유속이 빨라지지 않고 양만 줄어드는 것은, 점성력이 매우 크기 때문입니다. 입구가 좁아지면 유체의 흐름에 대한 저항(점성 저항)이 급격히 커져서, 유속이 크게 증가하지 못하고 오히려 전체적인 유량이 줄어들게 됩니다. 이는 좁은 빨대로 걸쭉한 셰이크를 마시기 어려운것과 비슷한 원리입니다. 유체역학의 범위 비뉴턴 유체 또한 유체역학의 중요한 연구 대상입니다. 다만, 뉴턴 유체보다 훨씬 복잡한 수학적 모델과 실험적 분석이 필요합니다. 잼과 같은 비뉴턴 유체의 흐름을 분석하는 것은 식품 공학, 화학공학, 재료 공학 등 다양한 분야에서 중요한 과제입니다. 따라서 유체역학으로 생각하지 않는것이 아니라 더 복잡한 유체역학적 특성을 가진 물질 이라고 이해하시면 됩니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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기계공학 관련 자격증 딸려면 어떤 것부터 시작하는 게 좋을까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.기계공학자격증은 목표에 따라 전략적으로 준비하는것이 좋습니다. 시작점 추천 : 초급 : 기계정비기능사(기본기다지기), 선반/밀링/용접 기능사(실무 기술 습득)중급 : 기계설계산업기사(설계역량),일반기계산업기사(기사 시험 준비)고급 : 일반기계기사(최종목표, 취업에 유리)효율적인 방법 : 최종 목표(예:일반기계기사)를 정하고, 그에 필요한 하위 또는 관련 산업기사 자격증을 먼저 취득하며 기반을 다지는것이 좋습니다. 시험연계 : 국가 기술자격증은 필기 합격후 2년간 실기만 응시가능하며 특정 상위 자격 취득시 동일 직무 분야의 하위 자격 필기시험이 면제되는경우가 있습니다. 정확한 정보는 큐넷(Q-NET)에서 확인하시는것이 가장 좋습니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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인공지능끼리 서로 충돌하게 되는 경우도 발생할까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.미래에 인공지능 활용이 확대될수록 인공지능 시스템 간의 충돌 가능성은 충분히 제기될수있습니다. 말씀하신 자율주행차와 도로 제어 시스템의 예시가 좋은데요 이러한 충돌은 주로 다음과 같은 이유로 발생할수있습니다. 목표의 차이 : 각 인공지능이 최적화라는 목표가 다를수있습니다. 예를들어, 자율주행차 AI는 가장 빠르게 목적지에 도달하는것을 목표로 할수있고, 도로 제어 AI는 전체 교통 흐름의 원활함과 안전을 목표로 할수있습니다. 이 목표들이 상충할때 충돌이 발생할수있습니다. 정보 해석의 차이 : 동일한 상황에 대한 데이터를 서로 다르게 해석하거나, 우선순위를 다르게 두어 상반된 결정을 내릴수있습니다. 통신 오류 또는 프로토콜 부재 : 인공지능 시스템 간의 원활한 통신 규약이 없거나 통신에 오류가 발생할 경우 서로의 의도를 파악하지 못해 충돌할수있습니다. 예측 불가능한 상호작용 : 복잡한 시스템들이 서로 얽히면서 개발자가 예상치 못한 방식으로 상호작용하여 오작동이나 충돌을 일으킬수도있습니다.이러한 충돌을 방지하기 위해 인공지능 개발자들은 표준화된 통신 프로토콜, 계층적 제어 구조, 그리고 윤리적 가이드라인 등을 마련하고 있습니다. 하지만, 인공지능 시스템이 더욱 복잡해질수록 이러한 문제에 대한 지속적인 연구와 대비가 필요할것입니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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함수를 통해 '앞 차와의 안전거리 100m 이상'이 탄생했다고 하는데 어떻게 탄생한 거에요??
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.안전거리 100m는 수학적인 함수계산을 통해 나온값입니다. 안전거리는 운전자가 위험을 인지하고 브레이크를 밟기까지 이동하는 인지-반응 거리와 브레이크를 밟은 후 멈출때까지 이동하는 제동거리를 합한 것입니다. 인지-반응거리는 속도와 반응 시간에 비례합니다. 제동거리는 속도의 제곱에 비례하며, 도로 상태에 따라 달라집니다. 이러한 요소들을 종합하여 계산하면, 자동차의 속도(x)에 따라 필요한 안전거리(y)가 결정되는데, 이를 수학적으로 y= f(x)와 같은 함수 관계롤 표현할수있습니다. 예를 들어 시속 100km일때 필요한 거리가 약 100m라는 계산 결과가 나오기에 이러한 규칙이 탄생한 것입니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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Field serivce가 무슨 일을.하나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.Field Service는 고객 현장에서 장비 설치, 유지보수, 고장 수리 및 기술 지원을 담당합니다. 반면 Field Service Ramp는 특히 신규 장비의 성공적인 도입과 초기 운영 안정화에 집중하여 설치 및 초기 문제 해결을 통해 생산 라인이 조기에 정상화 되도록 지원하는 역할을 합니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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운전면허증 없이 자동차정비 배워야 하는 이유가 뭔가요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.운전 면허증 없이도 자동차 정비 기술을 배울수있다는 것은 사실입니다. 관련 학원이나 교육기관에서 이론과 실습을 통해 정비 기술을 익히는데 운전면허증은 필수 조건은 아닙니다. 하지만 ' 운전면허증 없이 배워야 정비를 잘한다'는 말씀은 일반적으로 통용되는 견해는 아닙니다. 정비 실력은 차량의 구조와 작동 원리에 대한 깊은 이해, 진단 능력, 그리고 실제 정비 경험에서 나옵니다. 운전면허증의 유무가 정비 기술의 숙련도에 직접적인 영향을 준다고 보기는 어렵습니다. 오히려, 정비사가 운전면허증을 가지고 있으면 다음과 같은 실질적인 이점이있습니다. 시운전 및 성능 확인 : 정비후 차량의 문제 해결 여부나 성능을 확인하기 위한 시운전이 필요할때 직접 운전 할수있어 편리합니다. 차량 이동 : 정비소 내에서 차량을 이동시키거나 고객의 차량을 주차하는등 다양한 상황에서 운전이 필요할수있습니다. 면허가 없으면 매번 다른 사람의 도움을 받아야 하므로 작업 효율성이 떨어질수있습니다. 신뢰도 : 고객 입장에서는 자신의 차량을 직접 운전 하고 점검할수있는 정비사를 더 신뢰할수있습니다. 결론적으로 운전 면허증 없이도 정비 기술 자체를 배우는것은 가능하지만, 실제 현장에서 전문 정비사로 활동하기 위해서는 운전 면허증이 여러모로 유용하며, 면허의 유무가 정비 실력의 좋고 나쁨을 결정한다고 보기는 어렵습니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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스틸줄자에대해궁금해서질문합니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.말씀하신 것처럼 줄자에는 여러가지 원인으로 인해 오차가 발생할수있습니다. 줄자가 제조 과정에서 늘어나 눈금 간격에 오차가 생기는 경우는 드물지만, 줄자 자체의 정밀도 문제는 있을수있습니다. 특히 저렴한 줄자의 경우 제조 공정상의 오차나 품질 관리 문제로 인해 눈금 간격이 정확하지 않을 가능성이있습니다. 더 흔한 오차 발생 원인은 다음과 같습니다. 온도 변화 : 스틸 줄자는 금속 재질이므로 온도에 따라미세하게 늘어나거나 줄어들수있습니다. 열팽창 계수가 낮긴 하지만, 온도 차이가 크다면 측정값에 영향을 줄수있습니다. 줄자 끝 갈고리 오차 : 줄자 끝의 금속 갈고리가 안쪽으로 잴때와 바깥쪽으로 잴때 미세한 유격으로 인해 오차가 발생할수있습니다.측정 방법의 오차 : 줄자를 팽팽하게 당기지 않거나, 측정하는 각도가 정확하지 않을 때도 오차가 발생할수있습니다. 디지털 신장계는 보통 정밀한 센서를 사용하기 때문에 더 정확한 값을 제공할 가능성이 높습니다. 따라서 스틸 줄자로 잰 149.8cm~9cm와 디지털 신장계의 150.2cm사이의 차이는 줄자의 고유 오차, 환경적 요인, 그리고 측정 방법의 복합적인 결과일수있습니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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머시닝센터와 선반기의 차이는 무엇인가요
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.머시닝센터(MCT)와 CNC선반은 대표적인 절삭가공 설비이지만, 가공 방식과 주된 용도에서 큰 차이가 있습니다. 머시닝센터(MCT) : 1) 원리 : 공작물(가공할 재료)는 고정되어있고, 다양한 공구(드릴,밀링 커터 등)가 회전하면서 X,Y,Z축을 따라 움직이며 가공합니다. 2) 특징 : 자동 공구 교환장치(ATC)가 있어 여러 종류의 가공(구멍 뚫기, 면 깎기, 속 파기 등)을 한번에 연속적으로 수행할수있습니다. 주로 복잡한 형상이나 평면적인 부품 가공에 사용됩니다. CNC선반 : 1) 원리 : 공작물이 회전하고, 공구는고정되거나, 직선으로 움직이며 공작물의 외경이나 내경을 깍아냅니다. 2) 특징 : 주로 원통형이나 회전 대칭형 부품(축,볼트,링,등)을 가공하는데 특화되어있습니다. 핵심차이 : MCT는 공구가 움직여 고정된 공작물을 가공하는 반면, CNC선반은 공작물이 회전하며 공구를 통해 가공하는 방식입니다. 이로 인해 가공할수있는 부품의 형태가 달라집니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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재료에 따라 사출기의 타입이 달라지나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.사출기는 대부분 공용으로 사용 가능하지만, 재료 특성(녹는점, 점도 등)에 따라 최적화를 위해 스크류 디자인,가열 실린더, 온도 제어 등 일부 구성 요소나 설정이 달라질수있습니다. 이는 효율성과 품질을 위한 조정이며 완전히 다른 기계가 필요한 경우는 드뭅니다.
학문 / 기계공학
25.07.10
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