안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.
전기·전자
Q. INA219(아두이노 전류센서) 사용 방법이어떻게되나요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.사진에서 초록색/파란색 선은 I2C또는 전원/측정 선이며, 모듈 색생과 크게 다르지 않습니다. 즉, 초록색이 SDA/SCL 파랑색이 전원측 측정선처럼 보입니다. 모듈 마다 색선 사용이 다를 수 있으니 핀 라벨 참고가 중요합니다.브레드 보드 연결방식은 이두이노 5V와 VCC/GND 에 걸고 아이2씨 두 선을 연결한 뒤, 측정하려는 전원선 중 +쪽에 vin+ ->모듈 내부 션트 -> vin -> 부하로 이어 붙입니다. 그리고 모듈 GND 와 이두이노 gnd는공통이어야 측정이 가능합니다.
전기·전자
Q. 팹리스업체가 파운드리업체와 관계를 맺는 방식은 어떻게 되나요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.팹리스 업체와 파운드리 업체의 관계는 기본적으로 팹리스는 설계만하고, 파운드리는 생산만 하는 역할 분담 모델이라고 생각하시면 됩니다.팹리스 회사는 칩의 설계와 ip를 갖고 있으며 자신들의 설계를 잘 이해하고 각 파운드리가 제공하는 공정 규격을 참고해 설계를 맞춥니다. 이후 파운드리와 생산 계약을 맺고, 얼마만큼의 웨이퍼를 언제, 어떤 공정으로 만들지, 단가와 납기, 품질 기준 등을 협의합니다. 설계가 파운드리 공정에 최적화되도록 중간에 스탠다드 라이브러리, 디자인하우스 같은 디자인가이드 지원, ip라이센스, 테스트패키징 지원도 함께 이루어지기도 합니다.정리하자면 팹리스와 파운드리 간 관계는 설계 - 생산의 전략적 아웃소싱 계약으로,팹리스는 설계에 집중하고 파운드리는 대량 생산에 집중하는 동시에 PDK, IP, 디자인 도구를 기반으로 협업하는 구조입니다
전기·전자
Q. 태양광 발전설비의 용량에 대해 궁금합니다.
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.일단 9kW 용량의 태양광 설비가 하루에 10시간 발전한다고 했을경우, 일반적으로 90kWh가 발전됩니다. 하지만 실제로는 날씨나 계절, 설치방향 등에 따라 발전효율이 달라져서 하루 평균 약 4~5시간 정도로 계산을 하는게 일반적인데요. 그래서 현실적인 하루 발전량은 약 36~45kWh 정도로 보시면 되겠습니다. 전기 요금 감면은 사용하는 전기량, 요금제, 그리고 자가소비인지 한전에 판매하는지에 따라 달라집니다. 만약 자가소비를 한다면, 그만큼 전기요금을 줄일 수 있고, 잉여 전력은 한전에 판매할수도 있습니다. 이걸 계통연계라고 하고 계약은 주택용 태양광일 경우 주택용 요금제에 맞춰 소형 태양광 계약을 맺게됩니다. 한전과 계약을 맺으면 발전한 전기 중 남는 전기를 한전이 사주는 방식인데, 이건 한국전력에 신청해서 승인받아야하고, 전력계량기도 교체하셔야 합니다.
전기·전자
Q. 전기의 속도는 실제 빛과 같은 속도인가? 전자가 이동하는 속도인가?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.전기는 전선안에 있는 전자들이 움직이면서 흐르는데, 이 전자 하나하나가 빠르게 움직이는건 아닙니다. 실제로 전자가 이동하는 속도는 생각보다 엄청 느립니다. 대신 우리가 전기를 켜면 바로 불이 들어오는 이유는, 전자들이 연달아 밀고 밀리면서 에너지가 빠르게 전달되기 때문입니다. 이 에너지 전달 속도는 거의 빛의 속도랑 비슷합니다. 번개는 공기중에서 생기는 자연현상이라 빛처럼 눈에 보이지만, 전기선 안에서 흐르는 전기는 눈에 보이진 않습니다. 그리고 전선 재질에 따라 전기가 흐르는 속도에 조금 차이가 있을 수 있습니다. 구리처럼 잘 통하는 금속은 전기가 더 빠르게 전달되고, 덜 통하는 재질은 조금 느릴 수 있습니다.정리하자면, 전선 안에서 번개처럼 전기가 한줄기로 지나가는건 아니고, 전자가 움직이면서 에너지가 빠르게 전달되는거라고 보시면 되겠습니다
전기·전자
Q. 현재 양자컴퓨팅 어느정도 문제를 푸는 기술까지 올라왔나요
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.양자컴퓨팅은 아직 초기 단계에 있는 기술이라서 우리가 일상에서 쓰는 문제를 빠르게 해결하는 수준까지는 올라오지 않았어요. 지금은 주로 아주 작은 규모의 문제를 실험적으로 푸는 정도이고, 기존 컴퓨터보다 월등히 빠르다고 말할 수 있는 경우는 극히 제한적입니다. 다만 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터로는 오래 걸리는 복잡한 계산을 이론적으로 훨씬 빨리 풀 수 있다는 점 때문에 많은 기업과 연구기관에서 계속 개발하고 있는겁니다. 실제로 실생활 문제에 본격적으로 쓰이려면 아직 시간이 더 필요하다고 보시면 됩니다.