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세탁기술에대해궁금해서질문합니다
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.세탁기술은 앞으로 소재별 맞춤 세탁과 위생 강화를 중심으로 크게 발전할 것으로 예상됩니다. ABS 가죽이나 플라스틱 재질처럼 현재 세탁이 까다로운 재질은 나노코팅 , 저자극 세정제, UV 및 플라즈마 기반 소독 기술 등이 발달하며 손상 없이 세탁과 소독이 가능해질 것입니다. 특히 봉제 인형 처럼 다양한 소재가 혼재된 제품도 인공지능과 센서 기술로 세탁 조건을 자동 인식해 최적화하는 스마트 세탁기가 보편화될 전망입니다. 10~20년 후에는 친환경 · 고효율 세탁 기술과 함께 바이러스 및 세균 완전 제거를 목표로 한 첨단 소독 기술도 상용화되어 위생과 소재 보호를 동시에 달성할수있겠습니다. 이러한 미래 기술은 소재 특성별 맞춤 세탁법과 위생 유지에 혁신을 가져와 ABS 가죽 플라스틱 제품도 안전하고 편리하게 관리할수있게 될 것입니다. 즉, 세탁기술은 소재 다양성과 위생 수요 증가에 맞춰 지속적으로 진화하며, 10~20년 내 큰 도약을 기대해도 좋습니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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건담이나 에반게리온같은 탑승형 로봇은 실제로 나올일이없나요 ?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.현재 과학 기술로는 그러한 인간형 탑승 로봇이 실제로 개발되어 전쟁에 투입될 가능성은 매우 낮습니다. 픽션에서나 가능한 이야기로 여겨지고 있습니다. 가장 큰 이유는 전투 효율성과 실용성 때문입니다. 쉬운 표적 : 거대한 크기는 미사일이나 강력한 저격 무기의 좋은 표적이 됩니다. 파일럿이 있는 콕핏이 노출되면 쉽게 무력화될수있습니다. 조종의 어려움과 인력 소모 : 이런 거대 병기를 능숙하게 조종할 최고의 파일럿을 양성하는데는 엄청난 노력과 비용이 들며, 한명의 파일럿이라도 잃으면 전력 손실이 막대합니다. 비효율 적인 이동 : 이족 보행은 전차나 항공기에 비해 속도와 안정성이 떨어져 전술적으로 불리합니다. 막대한 비용 : 개발 및 유지 보수 비용이 상상 이상으로 높을 것입니다. 로봇이 인간처럼 자유롭게 움직이는 것은 AI의 도움을 받아 점차 현실화되고 있습니다. 보스턴 다이내믹스 등의 로봇들은 AI와 정교한 제어 기술을 통해 매우 유연하고 복잡한 동작을 수행하고 있습니다. 하지만 이를 건담처럼 거대한 크기의 전투 로봇에 적용하여 실제 전장에서 무리 없이 작동시키는 것은 단순히 AI 기술만의 문제가 아닌, 에너지 효율, 재료 강도, 동력원, 안정성 등 복합적인 공학적 난제들을 해결해야 하기 때문에 아직은 매우 어렵다고 볼수있습니다. 물론, 일부 연구자들은 4m 크기의 탑승형 이족 보행 로봇을 만들어 18m 건담을 목표로 하는 등 비군사적인 목적으로 로봇 제작을 시도하고는 있습니다. 하지만 전투 환경에서의 활용은 현실적으로 많은 제약이 따릅니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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안전벨트를 착용상태로 강한 충격시 질문입니다
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.결론부터 말씀드리자면 긴장을 푸는 것이 일반적으로 더 낫습니다. 그이유는 다음과 같습니다. 충격 분산 및 시간 연장 : 긴장을 풀면 몸이 충격에 의해 자연스럽게 움직이며 안전벨트의 작동 원리에 따라 충격 에너지를 분산하고 충격이 가해지는 시간을 늘릴수있습니다. 충격이 가해지는 시간이 길어질수록 몸이 받는 힘이 줄어들어 부상을 최소화하는데 도움이 됩니다. 근육 및 연조직 손상 방지 : 몸에 힘을 주고 근육을 긴장시키면, 오히려 갑작스러운 충격에 근육이나 인대등 연조직이 손상될 위험이 커질수있습니다. 안전 벨트는 신체의 가장 단단한 부분(골반,어깨)에 힘을 가해 충격을 흡수하도록 설계되어 있습니다. 안전 시스템 효과 극대화 : 안전 벨트는 탑승자를 좌석에 고정하여 에어백이 터질때 기능을 할수 있도록 돕습니다. 긴장을 풀면 이 안전 시스템이 설계된 대로 작동 할 수 있는 최적의 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다. 물론 , 안전 벨트가 몸에 밀착되어 있지 않은 상태에서 충격이 오면 제 기능을 하기 어렵습니다. 그래서 안전 벨트는 항상 몸에 단단히 조여진 상태여야 하지만, 충돌 순간에 인위적으로 온몸에 힘을 꽉주는 행동은 오히려 예상치 못한 추가 부상을 유발할 가능성이 있다는 점을 기억해 주십시오
학문 / 기계공학
25.09.29
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시간은 돈으로 살수없다 라는말에 대한 과학적 궁금증입니다
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.시간은 돈으로 살수 없다는 말에 대한 질문자님의 질문에 깊이 공감합니다. 말씀하신 대로 돈으로 개인 전용기를 이용해 빠르게 이동하거나 자가용으로 시간을 절약하는 것은 분명히 돈으로 시간을 사는 행위처럼 보일수있습니다. 이 속담은 주로 절대적인 시간, 즉 누구에게나 공평하게 주어진 하루 24시간이나 수명 자체를 돈으로 늘리거나 과거로 되돌릴수없다는 근본적인 의미를 담고 있습니다. 돈이 아무리 많아도 하루를 25시간으로 만들수 없는 것이죠 하지만 질문자님께서 지적하신 것처럼, 돈은 시간의 효율성과 활용성을 극대화하는 수단이 될 수 있습니다. 더 빠르고 편리한 이동 수단이나 서비스를 통해 다른 일을 할 수 있는 가용 시간을 확보하는 것은 실질적으로 시간을 절약하거나 구매하는 효과를 냅니다. 즉, 절대적인 시간의 양을 늘릴수는 없지만, 주어진 시간을 더욱 가치 있게 사용할수있는 기회를 돈이 제공하는 것이라고 볼수 있습니다. 질문자님의 관점은 매우 현실적이고 설득력있는 해석입니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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노광장비는 어떤 작업을 수행하며 반도체 제조 과정에서 어떤 역할을 하나요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.노광장비의 주요 작업은 웨이퍼 위에 반도체 회로 패턴을 그려 넣는것입니다. 마스크에 새겨진 미세한 회로 패턴을 빛(UV,EUV등)을 이용하여 감광액이 도포된 웨이퍼에 전사하는 방식으로 작동합니다. 이는 마치 사진을 찍어 현상하는 과정과 유사합니다. 반도체 제조 과정에서 노광장비의 역할과 영향은 다음과 같습니다. 회로 형성의 핵심 : 웨이퍼 위에 트랜지스터와 배선이 될 회로를 만드는 기초 단계로, 다른 모든 후속 공정의 정밀도를 결정합니다. 반도체 성능 및 효율 향상 : 노광 공정은 제한된 웨이퍼 면적에 더 많은 회로를 집적시키는데 결정적인 영향을 미칩니다. 즉, 회로의 선폭을 더욱 미세하게 만들어 반도체의 성능(처리속도), 전력 효율, 그리고 용량을 크게 향상시킵니다. 미세 공정 구현 : 노광 기술이 발전할수록 더욱 정교하고 미세한 회로 패턴을 구현할수있으며 이는 최첨단 반도체 기술의 발전을 이끄는 가장 중요한 요소중 하나입니다. 결론적으로 노광장비는 반도체의 두뇌 역할을 하는 직접 회로의 복잡하고 미세한 지도를 웨이퍼 위에 그려내는 역할을 하며, 반도체 성능과 기술 혁신을 좌우하는 매우 중요한 설비라고 할 수 있습니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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면도날은 부엌칼이나 다른 칼에 비해서 빠르게 마모되고 부식되는 이유가 무엇일까요?
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.면도날이 빨리 마모되고 부식되는 데에는 여러 과학적인 이유가 있습니다. 극도로 얇고 예리한 날 : 면도날은 피부에 직접 닿아 털을 자르는 용도이므로 다른 칼에 비해 날의 각도가 7~10도 정도로 훨씬 예리하게 세워져 있습니다. 이는 부엌칼의 일반적인 각도인 17~30도 보다는 훨씬 섬세합니다.이렇게 극도로 얇고 날카로운 날은 적은 힘으로도 절삭력이 뛰어나지만 동시에 매우 섬세하여 쉽게 손상되거나 무뎌지기 쉽습니다. 면도시 발생하는 미세한 손상 : 면도를 할때 생각보다 단단한 수염이 면도날에 큰 압력을 가합니다. 최신 연구에 따르면 면도날의 마모는 단순히 마찰 때문이 아니라 수염이 면도날의 미세한 구조와 특정 각도로 부딪힐때 발생하는 미세 균열과 국소적인 응력 집중때문에 생긴다고 밝혀졌습니다. 이로 인해 날이 더욱 빠르게 손상됩니다. 물과 화학 물질 노출로 인한 부식 : 면도는 물과 비누 또는 쉐이빙 폼을 사용하는 습한 환경에서 이루어집니다. 비록 스테인리스 스틸로 만들어지더라도 지속적인 화학 물질(비누의 염기성 성분, 물속의 염소 이온 등)에 노출되면 표면의 부동태 피막이 손상되어 부식(녹)이 생기기 쉽습니다. 사용 목적의 차이 : 부엌칼은 음식물을 자르는 등 다양한 용도로 사용되므로 면도날보다 두껍고 견고하게 만들어져 내구성이 강조됩니다. 반면 면도날은 오직 털을 자르는데 최적화되어 있어, 날의 견고함 보다는 즉각적인 절삭력과 섬세함에 초점이 맞춰져 설계되기 때문에 빠르게 마모되고 부식되는 특성을 가집니다. 이러한 이유들로 인해 면도날은 부엌칼에 비해 빠르게 마모되고 부식되어 교체가 잦은 것이랍니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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로봇은 어떻게 해서 탄생이 되었는지 역사가 궁금합니다
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.로봇 이라는 단어는 1920년 체코 작가 카렐 차페크의 희곡 R.U.R에서 처음 사용되었지만 스스로 움직이는 기계에 대한 아이디어는 고대부터 존재했습니다. 현대 로봇은 2차 세계대전 이후 급격히 발전했습니다. 특히, 1938년 콘라트 추제의 컴퓨터 개발과 1947년 트랜지스터 발명은 로봇 공학 성장의 중요한 밑거름이 되었죠 현대 로봇 공학의 아버지라 불리는 조지프 엔겔버거가 1950년대에 공업용 로봇 개발을 시작하여 1959년에는 최초의 산업용 로봇 유니메이트가 탄생하며 자동차 생산 라인에 투입되었습니다. 이렇게 로봇은 주로 산업 현장의 자동화 요구에 의해 그 첫 걸음을 내딛게 되었답니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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ai로봇에대해궁금해서질문합니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.현재 요리 자동화 로봇 기술은 인공지능(AI)과 로보틱스 기술을 활용하여 재료 준비, 조리, 서빙 등의 작업을 자동화하는 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 질문 주신 것처럼 다양한 채소류를 세척하고, 여러가지 찌개나 반찬을 스스로 만들고 밥상까지 차려주는 고도의 로봇이 일반 가정에 보급되기까지는 몇가지 기술적인 발전이 더 필요합니다. 특히, 식재료의 비정형성(모양,크기,질감 등이 모두 다른) 때문에 섬세한 파지(잡는 동작)와 인지, 그리고 요리 과정의 복잡성을 처리하는 기술은 여전히 연구가 진행중인 부분입니다. 현재는 햄버거 패티를 굽거나 커피를 만드는 등 비교적 정형화된 작업을 수행하는 요리 로봇 들이 상업 공간에 도입되고 있습니다. 하지만, 기술 발전 속도와 가정용 AI 로봇 시장의 성장세를 고려할때, 일부 전문가들은 1인 1가정부 로봇 시대가 10년 안에 현실이 될 가능성도 언급하고 있습니다. 시장 규모도 2023년 10억 달러에서 2032년 까지 연평균 19.3% 이상 성장할 것으로 전망되고 있습니다완벽하게 가정의 식사를 책임지는 로봇이 보편화되기까지는 최소 10~20년 정도의 시간이 더 필요할것으로 보입니다. 그러나 1인 가구 증가라는 사회적 요구와 기술 발전이 맞물려 생각보다 빠르게 실현 될 수도 있을것입니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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과학 기술 인력의 지속적인 유출로 인해서 우리나라의 미래가 어떤 면에서는 안타까울 수도 있겠는데요 대책이 어떤 것이 있을까요
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.기술 강국으로 다시 도약하기 위해 시급히 선행되어야 할 조치들은 다음과 같습니다. 경쟁력 있는 처우와 안정적인 연구 환경 조성 : 인재들이 국내에 정착하고 연구에 몰입할수있도록 실질적인 보상과 함께 장기적인 비전을 제공해야 합니다. 선제적이고 꾸준한 R&D 투자 확대 : 국가적 차원에서 연구 개발 투자를 늘리고 연구자들이 안정적으로 도전적인 과제를 수행할수있는 재정적, 제도적 지원을 강화해야 합니다. 글로벌 인재 유치 및 개방적인 문화 구축 : 해외의 우수 인재를 적극적으로 유치하고, 국내외 연구자들 간의 활발한 교류를 통해 연구 시너지를 창출해야 합니다. 이중 인력에 대한 경쟁력 있는 보상과 안정적이고 매력적인 연구 환경 조성이 인력 유출을 막고 기술 발전을 이끄는 가장 핵심적인 첫걸음이 될 것입니다.
학문 / 기계공학
25.09.29
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인공지능 ai의 발전속도 얼마나 빠를까요
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.인공지능 AI의 발전은 정말 놀랍도록 빠르게 진행되고 있으며 무어의 법칙보다 훨씬 빠르다고 평가되기도 합니다. 이미 2025년 현재, AI는 산업, 교육, 의료, 금융, 창작 등 모든 영역에 깊숙이 자리잡고 있습니다. 앞으로 몇년 안에 생성형 AI의 확산, 자율 시스템 및 로보틱스의 발전이 더욱 가속화되어 실생활과 산업에 더욱 밀접하게 적용될 것입니다. 주요 수혜 산업으로는 다음과 같은 곳들이있습니다. 제조업 : 스마트 팩토리 , 품질 관리 자동화, 생산계획 최적화 금융업 : AI챗봇, 이상 거래 탐지, 신용 평가 자동화 유통업 : AI 기반 수요 예측, 재고 관리 최적화, 개인화된 쇼핑 경험 제공 의료 분야 : 인공지능 혁신을 통한 진단 및 치료 보조
학문 / 기계공학
25.09.28
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