안녕하세요. 옥성민 전문가입니다.
전기·전자
Q. VHDL과 Verilog 와의 차이점은 어떻게 되는것인지요?
VHDL(VHSIC Hardware Description Language)과 Verilog는 하드웨어 설계를 위한 두 가지 주요 하드웨어 기술 언어(HDL: Hardware Description Language)입니다. 이 두 언어에는 유사점도 있지만 다음과 같은 차이점도 존재합니다.문법 및 구문(Syntax)VHDL은 Ada 프로그래밍 언어를 기반으로 하며, 병렬 프로세스 개념을 사용합니다.Verilog는 C 프로그래밍 언어와 유사한 구문을 가지고 있으며, 절차적인 코딩 스타일을 사용합니다.모델링 스타일VHDL은 동시성(Concurrency) 모델링에 중점을 두고 있습니다.Verilog는 이벤트 구동(Event-driven) 모델링에 중점을 두고 있습니다.데이터 타입VHDL은 강력한 데이터 타입 시스템을 가지고 있습니다.Verilog는 VHDL에 비해 데이터 타입 시스템이 다소 제한적입니다.시뮬레이션 모델VHDL은 이벤트 기반 시뮬레이션 모델을 사용합니다.Verilog는 주로 이벤트 기반 시뮬레이션 모델을 사용하지만, 일부 버전에서는 주기적 시뮬레이션 모델도 지원합니다.표준화 및 지원VHDL은 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)에 의해 표준화되어 있습니다.Verilog는 Accellera Systems Initiative에 의해 표준화되어 있습니다.산업 분야VHDL은 주로 군사, 항공우주, 통신 분야에서 더 많이 사용되고 있습니다.Verilog는 반도체, 컴퓨터, 디지털 전자 분야에서 더 많이 사용되고 있습니다.두 언어 모두 디지털 회로 설계와 검증에 널리 사용되지만, 설계 스타일, 모델링 방식, 지원 도구 등에 따라 적절한 언어를 선택하는 것이 중요합니다. 현재 대부분의 설계 환경에서는 두 언어를 모두 지원하고 있습니다.
전기·전자
Q. ESS 장치는 어떻게 전기를 저장할 수 있는지 원리가 궁금합니다.
배터리 에너지 저장 시스템에서 화학 반응을 통해 전기 에너지를 저장하는 과정은 다음과 같습니다.충전 과정외부 전원으로부터 전기가 공급되면 양극과 음극 사이에 전위차가 발생합니다.이 전위차에 의해 양극에서 산화 반응, 음극에서 환원 반응이 일어납니다.양극의 활물질은 전자를 잃고 산화되고, 음극의 활물질은 전자를 얻어 환원됩니다.이 화학 반응을 통해 전기 에너지가 화학 에너지로 전환되어 배터리에 저장됩니다.방전 과정전자가 음극에서 양극으로 이동하면서 외부 회로를 통해 전류가 흐르게 됩니다.이때 양극에서 환원 반응, 음극에서 산화 반응이 일어납니다.음극의 활물질은 전자를 잃고 산화되고, 양극의 활물질은 전자를 얻어 환원됩니다.이렇게 저장된 화학 에너지가 전기 에너지로 전환되어 방출됩니다.예를 들어 리튬이온배터리의 경우:충전시 - 양극(Li1-xCoO2)에서 리튬이온이 빠져나와 음극(탄소)으로 이동 방전시 - 음극에서 리튬이온이 빠져나와 양극으로 이동하며 전자 방출이런 식으로 배터리는 가역적인 산화/환원 화학반응을 통해 전기 에너지와 화학 에너지 사이를 전환하며 에너지를 저장하고 방출합니다.
전기·전자
Q. 벼락이 치면, 왜 전기가 나가나요??
벼락은 간단하게 말하면 하늘의 구름에서 땅으로 전류가 흐르는 현상이라고 볼수 있습니다. 피뢰침이 있으면 피뢰침과 땅의 저항이 상대적으로 매우 낮기 때문에 대부분의 전류가 피뢰침으로 흘러서 주변에는 영향을 적게 미치게 되나, 피뢰침을 설치하였더라도 주변에 저항이 낮은 지점이 있으면 그곳으로도 전류가 흐를수 있습니다. 또한 건물에 설치한 누전차단기의 경우 미세한 누설전류에도 차단기가 내려질 수 있으므로, 벼락에 의해 차단기가 내려가는게 가능합니다.
전기·전자
Q. 전기를 쓸때 멀리있는곳은 길이가 긴 콘센트를이용하는데요.
전선도 미미하지만 저항이 있습니다. 우리가 일상에서 쓰는 콘센트는 실내에서 사용한다는 가정이 있기때문에 특정 거리이상 멀어지게 되면 전선이 가진 저항에 의해서 전압강하에 의해서 220V의 전압을 얻지 못하므로, 그렇게 먼 거리에 콘센트를 연결하지 않고 고압으로 송전을 한 다음에 그 고압전류를 변압기를 활용하여 전압을 낮추어서 사용하는것입니다.
전기·전자
Q. 에너지를 무선으로 전달할때는 왜 손실이 발생하나요??
무선충전이 전달되는 방식은 자기장에 의해서 에너지가 전달되게 되는데요. 빛도 광섬유를 통해서 전달되면 빛의 손실이 거의 없는것처럼 전기도 전선을 통해 전달되면 거의 손실이 없지만 공기중으로 자기장이 전달되면 퍼지는 성질이 있기때문에 그에 의한 손실이 생깁니다.
전기·전자
Q. 프롬프트 엔지니어가 하는 일은 무엇인가요?
프롬프트란 간단하게 말하면 인공지능이 작동하는 환경을 설정해주는 거에요. 만약에 내가 자동차관련 연구를 진행중에 있고 인공지능에게 그와 관련된 일을 시킨다고 하면, "AI야 너는 자동차 관련 연구에 대해서 도움을 주어야해 내가 하는 질문에 그와 연관된 관점으로 답변을 해줘" 라고 인식시키는 것이 프롬프트 엔지니어링의 한 부분입니다.
전기·전자
Q. 가상현실로 보이는 virtual reality 의 동작 원리는?
동작원리라기 보다 구현 방법이라고 표현하는 쪽이 알맞을것 같습니다. 현재의 가상세계는 물리엔진(언리얼엔진)등을 활용하여 가상세계를 구현하고 거기에 자신의 아바타로 그 가상세계와 상호작용하는 형태의 모습으로 구현되어있습니다. 그래서 VR기기등을 통하여 아바타로 접속하면 가상세계가 구현된 서버에 접속해서 그 세계의 모습을 VR을 통해 보는 방식으로 구현되는 것이지요
전기·전자
Q. Prompt engineering 에 대한 설명 부탁드립니다
Prompt engineering은 대규모 언어모델(large language model)과 같은 AI 시스템에 효과적으로 지시하고 상호작용하는 방법을 연구하는 분야입니다.최근 GPT-3, PaLM, ChatGPT 등 거대한 사전 학습된 언어모델이 등장하면서, 이러한 모델들에게 적절한 프롬프트(prompt, 지시문)를 제공하는 것이 중요해졌습니다. 프롬프트 엔지니어링은 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다:효과적인 프롬프트 디자인 원리 탐구모델이 원하는 결과를 잘 도출하도록 프롬프트를 어떻게 구성해야 하는지 연구프롬프트 엔지니어링 기법 개발몇 가지 예시 데이터만으로도 모델이 원하는 태스크를 수행할 수 있게 하는 기법 등프롬프트와 모델의 상호작용 이해다양한 프롬프트에 대한 모델의 반응을 분석하여 모델 동작 원리 파악프롬프트 엔지니어링을 통해 AI 모델의 성능과 행동을 적절히 제어하고, 좀 더 효율적이고 안전한 AI 시스템 구축이 가능해집니다. 대규모 모델의 프롬프트 디자인 최적화를 위한 중요한 분야로 주목받고 있습니다.
전기·전자
Q. 배터리를 완충하면 수명이 짧아지는 이유가 먼가요?
스마트폰 배터리의 수명을 늘리기 위해 완충을 하지 말라고 권장하는 이유는 다음과 같습니다:과충전 방지리튬이온 배터리는 완충된 이후에도 계속 충전하면 배터리 수명이 단축됩니다.과충전 시 배터리 내부 구조가 손상되어 충전 효율이 떨어지고 발열, 부식, 폭발의 위험도 있습니다.배터리 스트레스 감소배터리가 완충되면 높은 전압을 유지해야 하므로 배터리에 부하가 갑니다.80~90% 충전 상태에서는 전압이 낮아 배터리 스트레스가 줄어듭니다.배터리 사이클 수명 연장배터리는 0%에서 100%까지 충전하는 것을 1 사이클로 계산합니다.50%에서 80% 구간 충전이라면 0.3 사이클로 계산되어 배터리 사이클 수명이 길어집니다.따라서 완충하기 보다는 80~90% 정도에서 충전을 중지하고, 20% 정도까지 방전된 후 다시 충전하는 것이 배터리 수명을 늘리는 데 도움이 됩니다. 과충전과 과방전을 피하고 중간 충전 범위에서 충방전을 반복하는 것이 리튬이온 배터리의 수명을 최대화하는 방법입니다.
전기·전자
Q. Transformer 는 어떤 것인지 알려주세요
트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 브레인과 토론토 대학에서 제안된 순환 신경망(RNN)의 한계를 극복하기 위해 고안된 주목할 만한 신경망 아키텍처입니다.주요 특징은 다음과 같습니다:순환 구조 대신 Self-Attention 메커니즘 사용입력 시퀀스의 다른 위치에 있는 단어들 간의 의존성을 직접 캡처병렬 연산이 가능해져 학습 속도가 빨라짐Encoder-Decoder 구조Encoder는 입력 시퀀스를 해당 위치의 단어와 다른 모든 단어의 의존성을 고려한 벡터로 인코딩Decoder는 Encoder의 출력과 이전 출력을 참조하여 다음 출력 생성위치 인코딩(Positional Encoding)순환 구조가 없어 단어들의 위치 정보가 소실되는 문제 해결각 단어의 위치를 벡터로 부호화하여 입력에 더함즉 예를 들면 자연어 처리를 할 때 원리는 주어진 단어와 연관된 답변을 계산하게 되는데, 이 때 각 단어를 예전에는 가중치1로 일괄되게 넣어서 계산하였다면, 트렌스포머는 각 단어별로 상황에 따라 다르게 가중치를 줘서 처리를 하므로써 현재 상황에 더 적절한 값을 도출하게 되어 AI연구에서의 한 획을 그은것입니다.