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기업 내부 사정을 정확하게는 파악하기 어려우나 공개된 자료들로 알아본 바에 따르면, (주)세종기술은 화공플랜트와 산업설비 분야의 설계와 엔지니어링을 수행하는 중소중견 규모의 기술회사로 알려져 있습니다. 설계와 더불어 현장 지원과 시운전까지 연계하는 경우가 많아서 실무를 폭넓게 경험할 수도 있지 않나 생각됩니다.신입이시라면 설계만 하는 회사보다 현장 업무를 함께 익힐 수 있어 경험을 쌓기가 좋을 것 같기는 합니다. 반면에 플랜트 업계 특성상 프로젝트 일정에 따라서 야근이나 현장 출장이 잦을 수 있고, 업무 강도가 일반 사무직보다는 높은 편일 가능성이 있을 수 있습니다. 물론 해당 회사 내부 사정을 정확히는 알지 못하니 어떤 점에 좀 더 가치를 두시는지에 따라 선택을 하시는 것이 좋을 것 같네요.

심해 1만 m 면 1000기압 쯤 되는 압력이 걸립니다. 일반적인 금속 구조로는 견디기 힘든 압력이죠.그래서 일부 장비들은 내부를 절연유 등으로 채우는 형태로 유체 충전식 구조를사용해서 안팍의 압력 차이를 줄이고, 전자장비를 보호하기도 합니다.선체는 이런 압력에 견딜 수 있게 티타늄 합금이나 고강도 특수강을 사용해서 압력에 강한 구형 구조를 많이 선택하고, 부력재는 수지를 기반으로 신택틱 폼을 사용해 높은 압ㄹ겨에서도 잘 찌그러지지 않고 부력을 유지하도록 합니다.인간이 우주보다 심해에 대해서 탐구가 덜 되어 있다고 합니다. 심해 탐사 기술의 핵심은 강한 금속보다도 압력을 버티는 구조 설계와 극한의 압력에도 형태를 유지하는 소재에 있다고 생각합니다.

설비보전 업무는 기술직 중에서도 난이도가 높은 편으로 평가되고 있고, 저도 그렇게 생각합니다.기계, 전기, 공압, 유압, PLC, 용접, 센서, 모터 등 여러 분야들을 함께 이해해야 합니다. 그리고 고장이 발생하면 원인을 빠르게 찾아 해결도 해야하고요.매뉴얼이 있겠지만, 문제는 매뉴얼대로 해결되지 않는 고장은 경험과 문제 해결 능력이 매우 중요할 수 있어서 숙련도가 큰 영향을 미치게 됩니다.대신 다양한 기술을 익힐 수 있다는 측면에서는 경력이 쌓일수록 가치가 올라가기 때문에 이런 측면에서는 좋은 것 같습니다.

텀플러가 오래 보온 보냉이 되는 핵심은 내부를 징공으로 만들어서 열의 이동이 어렵게 만든 구조에 있습니다.텀블러는 보통 스테인리스 재질로 두겹 구조로 만들어 놓고, 두 벽 사이의 공기를 거의 완전히 제거해 진공 상태를 만듭니다. 공기가 없다면 열이 전도와 대류로 잘 전달되지 않기 때문에 뜨거운 음료는 오래 따뜩하게 유지할 수 있고, 차가운 음료는 오래 시원하게 유지됩니다.결국에는 겉은 차감거나 미지근한데 안의 음료 온도가 유지되는 것은 이중벽 진공 구조 때문입니다.

간단한 웹사이트라면 서버 자동화는 사람이 매일 하던 일을 컴퓨터가 대신 하게 만드는 것으로 생각하시면 될 것 같습니다.웹서버와 DB 서버를 분리해 두고, DB는 자동 백업, 로그는 자동 정리, 웹 서버는 필요 시 자동으로 재시작하게끔 구성하고, 운영체제는 보안 업데이트 후 자동 재부팅처럼 반복적인 작업을 자동으로 수행하게 하는 것이죠.일반적으로 MariaDB는 mysqldump 백업 스크립트를 만들고, 리눅스의 cron에 등록하면 정기적으로 백업 파일이 생성된다고 알려져 있고, 오래된 백업도 자동으로 삭제하도록 설정이 가능하다고 합니다.

국내 공장에서 아틀라스를 본격적으로 활용하는 시기는 정확하지는 않지만, 지금 개발되고 있는 수준이면 2030년 전후 쯤 되면 본격적으로 도입을 논의하지 않겠나 싶습니다.현재 미국 공장에서 먼저 실증을 진행하고 경제성과 안정성이 검증되어야지만 해외 공장으로 확대할 가능성이 크고, 국내 도입도 기술뿐 아니라 비용과 안전 규정들, 유지보수 체계들이 함께 갖춰져야 도입이 될꺼에요. 무엇이든 다 그렇겠지만 초기에는 사람을 완전히 대체한다기 보다는 무거운 물건을 운반하거나, 반복된 작업, 그리고 위험한 현장에 제한적으로 투입이 될 것 같습니다.기존 노동자들과는 당연히 충돌이 일부 있을 수 있을 것 같습니다. 로봇이 적용되는 만큼 기존 노동자들의 필요성이 떨어지기 때문이죠. 그러나 로봇이 보급됨에 따른 새로운 직업군들도 생겨날 것으로 생각합니다.

로봇은 하나의 센서가 아니라 여러 센서를 아니라 여러 센서를 동시에 사용해 현재 위치를 계산하고, 또 이것을 계속 보정하면서 정확하게 움직이는 원리입ㄴ디ㅏ.바퀴의 회전량을 측정하는 엔코더나 카메라, 라이다, GPS 등이 함께 이용되면서 자신의 위치를 정확하게 추정하는 것이죠. 산업용 로봇은 각 관절의 엔코더가 각도를 실시간으로 측정해 오차를 수 마이크로미터 수준까지 보정하면서 공장에서는 기준 마커나 비전 시스템도 함께 활용합니다.로봇의 핵심은 센서 자체보다도, 여러가지의 센서들의 정보를 융합해서 어떻게 오차를 계속적으로 줄여나가는 지에 같은 제어기술에 있다고 생각합니다.

취미로 로컬 AI를 돌리려면 가능을 할 수도 있지만, 학습보다는 실행이 훨씬 현실적이고, 데스크탑이 아무래도 가장 적합해 보입니다.아마도 사양은 아주 좋아야 할 것 같은데 7B급 오픈소스 AI 실행용이면 RAM 32GB, VRAM 12~16GB 정도가 요구된다고 하고, 14B면 24GB VRAM이 요구된다고 합니다.노트북이라도 RX 4060 이상이면 가능은 하지만 장시간 사용하면 발열과 소음이 심해지기 때문에 성능이 점차 떨어질 수 있습니다. 미니 PC는 아무래도 한계점을 가지고 있습니다.문제는 AI를 처음부터 학습시키는 경우인데, 이 경우는 RTX 4090 여러장을 쓰거나 기업용 GPU 수준으로 필요한 경우가 많기 때문에 개인은 쉽지 않습니다.

클로드에 보면 토큰이 있죠. AI가 처리하는 텍스트의 양을 나타내는 단위로 이해하시면 되겠습니다.무료와 유료 플랜에서는 일정 사용량이 포함되어 있고, 이를 초과하면 추가 사용 크레딧을 사용하거나 다음 사용량 초기화까지 기다려야 합니다. API 사용 때도 마찬가지로 토큰 수만큼 비용이 계산되게 됩니다.클로드는 긴 문서 요약과 보고서 작성, 코드 작성, 리뷰와 같은 긴 맥락을 다루는 직업에서 강점을 보이고 있다고 합니다. 최근 유료 플랜에서도 사용량을 다 쓴 이후 사용 크레딧을 충전해서 계속 사용할 수 있는 기능들이 추가되고 있습니다.

일반 승객이 드론택시를 자주 이용하는 모습은 아무래도 조금 시간은 더 거릴 것 같습니다.우리 나라도 관련 로드맵이 있는 것 같은데, 아직 정상적으로 시행되고 있는지는 미지수 입니다. 안전 인증부터 소음 문제, 이착륙을 어떻게 할지, 교통관제, 배터리 성능, 관련 법안 등 해결해야 할 과제가 너무 많습니다. 어릴 때 보던 공상과학 영화들이 생각 나는군요. 저게 되? 이런 때가 엊그제 같은데, 하나하나 기술들이 발달해 가는 것 보면 정말 저게 되구나 하는 생각이 듭니다.