Q. 같은 발전기를 설계를 해도 서로 효율이 다른것은 어떤 차이 때문에 그런가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.발전기는 여러 형식이 있으나가장 큰 비중을 차지하는 발전기 방식은 증기 터빈 방식 입니다.증기 터빈의 효율은 여러 가지 내부 손실의 저감과 관계 됩니다.증기터빈에서의 손실은 블레이드(blade)손실, 누설손실, 압력손실, 배기손실, 베어링손실 등 입니다.따라서 손실을 어떻게 줄이도록 설계를 하느냐에 따라 효율은 달라집니다.블레이드 손실 저감 방법블레이드 손실의 저감은 CFD를 구사한 3차원 설계 블레이드의 개발과2차 흐름손실을 저감시키는AFP(Advanced Flow patterns; AFP)나 프로파일(profile)손실 저감을위하여 반동도(degree of reaction)를 높인 최적반동도 블레이드를 개발이 필요누설 손실 저감은 스너바 블레이드(snubber blade)가 주류를 이루고 있으며, 씰(seal)부의 간격이 기존보다 작아도 회전부와 정지부의 접촉 진동이 최대한 발생하지 않는 씰(seal)기술을 개발하여 누설 손실을 저감압력 손실컴퓨터 발달에 따른 대규모 해석으로, 증기터빈 내부의 보다 복잡한 흐름의 손실평가배기손실저압 터빈은 압력변화에 의한 체적 팽창률이 크므로 확대유로(divergent duct)로부터 증기 가이드, 배기실의 형상을 최적화하는것이 중요하기에,이들 형상은 CFD에 의해 최적화하고 모델시험이나실제조건의 증기를 사용한 시험설비에 의해 검증되고실제 터빈에 적용베어링 손실.윤활유의 아래쪽 패드에 직접공급이나 구조변경에 의해 윗면과 아래 면의 공급유량을 조정함으로써 베어링 손실을 저감하는 기술 적용결론적으로증기터빈의 효율을 향상시키기 위해서는 터빈 내부의 에너지 손실을저감하고 증기조건의 향상이 반드시 필요하기에재열 증기 터빈의 설계가 기본이되고터빈의 고온부에 적용하는 합금의 개발, 재료특성의 파악 / 제조 특성 검증이 중요합니다.
Q. 기계 설계를 할 때 기계 수명에 대한 염두를 두고 하는 경우도 있나요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.기계 설계의 윈칙을 9가지로 나열해보면1, 기계설계의 역할 기계설계의 중요성을 파악 전체적으로 시스템, 구성요소, 엔지니어랑 원칙, 기능, 제조 고려사항 적용을 파악해야함2, 설계 고려사항 목적, 기능, 안전, 환경영향, 제조가능성/비용효율성 등을 고려해야함3, 재료 선택재료마다의 디자인 성능/ 내구성에 영향을 미치므로 금속, 고분자, 세라믹 등 재료 선택시 강도, 무게, 내식성, 열적 특성, 비용 등을 고려 해야함.4, 응력/ 구조해석 구조적 무결성 디자인을 위해 힘의 분포, 하중상태에서 재료의 상태예측, 설계의 작동조건 감당가능성 등 확인 필요5, 기계적 동력전달 시스템 설계 성능 최적화 위한 토크, 기어비, 속도 및 기계적 효율성 검토 필요6, 제조 가능성 고려 설계가 실제 제품으로 효과적으로 변환 가능 한 지에 대해 공차분석 , 어셈블리 고려사항, 부품 통합 등 개념을 설계에 포함해야함7, 인적요소/ 인체공학 고려 인체측정 데이터, 인체공학 원리 이해로 인체공학/ 인적요소 고려한 시스템 설계 고려 포함8, 프로토 타입 생산 및 테스트 래피드 프로토타입핑 및 3D 프린팅 같은 다양한 프로토타입 제작 방법 모색으로 설계결함 식별 및 성능최적화 고려9, 지속가능성 설계 수명 주기 평가, 에코디자인, 재생에너지 통합 같은 개념 접목으로 재료 재활용, 에너지 효율 시스템 및 지속가능 제조방식을 검토 해야함정도로 설계 필수 고려 사항이 나열가능합니다.말씀하시는 기계 수명 고려 부분은 결국 기계 시스템의 구조해석 및 사용 될 올바른 재료 선택에 따른 내구성 검토 분야에서 설계 시 고려되어야 할 부분으로 포함되어 있습니다.
Q. 인공지능이 우리 사회의 많은 부분을 대체하게 될 미래에서, 인간을 해칠것같나요??
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.1, 전망 인공지능은 현재까지도 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 더 많은 분야와 산업에 적용될 것으로 예상됩니다. 인공지능의 발전과 전망에는 다음과 같은 트렌드가 있습니다.인공지능과 사람의 협업 : 인공지능은 사람의 역량을 보완하고 확장할 수 있는 파트너로서 역할을 할 것입니다. 인공지능은 사람의 창의성, 감성, 판단력 등을 지원하고, 사람은 인공지능의 학습, 윤리, 책임 등을 관리하고 감독할 것입니다.인공지능과 사회의 상호작용 : 인공지능은 사회적인 존재로서 사람과 소통하고 협력할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 인공지능은 사람의 언어, 표정, 몸짓 등을 이해하고, 적절한 반응과 피드백을 제공할 것입니다.인공지능과 환경의 조화 : 인공지능은 지구와 자연에 친화적이고 지속 가능한 방식으로 활용될 것입니다. 인공지능은 에너지 효율성, 재활용, 탄소 저감 등에 기여하고, 기후 변화, 환경오염, 생물 다양성 감소 등에 대응할 것입니다...2, 사례의료질병 진단, 치료 계획, 환자 모니터링의료 영상, 유전자 검사, 증상 분석 등을 통해 다양한 질병을 정확하고 빠르게 진단할 수 있습니다. 또한 인공지능은 환자의 개인 정보와 의료 데이터를 바탕으로 맞춤형 치료 계획을 수립하고 실행웨어러블 기기, 스마트폰, 원격 카메라 등을 통해 환자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 관리한계인공지능은 데이터와 알고리즘에 의존합니다.데이터와 알고리즘에는 오류나 편향이나 차별이나 위험이 포함될 수 있습니다. 이러한 문제들은 인공지능의 정확도와 신뢰도를 저하시키고, 의료의 공정성과 질을 해치고, 의료 이해관계자들의 권리와 책임을 침해할 수 있습니다.인공지능은 의사의 역할을 대체하거나 보조하거나 협력하거나 경쟁하거나 감독하거나 감독받는 등의 다양한 관계를 형성할 수 있습니다. 또한 인공지능은 환자의 역할을 수동적인 수용자에서 적극적인 참여자로 바꾸거나, 환자 간의 협력이나 경쟁이나 소속감이나 갈등 등의 관계에 영향을 줄 수 있습니다.보안 분야얼굴 인식, 지문 인식, 음성 인식딥러닝과 컴퓨터 비전 등의 기술을 활용하여 얼굴 이미지나 영상에서 특징점을 추출하고 벡터화하여 데이터베이스와 비교하고 매칭하는 과정을 통해 얼굴 인식을 수행범죄 예방, 수사, 법정 판결 등에 사용CCTV 영상 분석, 얼굴 인식, 행동 분석, 위험 요인 탐지 등의 기술을 활용지문 인식, DNA 분석, 음성 인식, 거짓말 탐지 등의 기술을 활용법정 판결을 위해 판례 분석, 판결 예측, 판결 작성 등의 기술을 활용한계스팸탐지, 피싱탐지, 침입탐지대응, 악성코드탐지분석 등에 인공지능 기술을 적용할 수 있으나윤리적·기술적으로 해결해야 할 문제가 많은데, 인공지능의 악용, 데이터의 윤리, 인공지능의 취약성, 인공지능의 윤리 등 문제로 인해 인공지능을 위한 보안, 즉 ‘Security for AI’에 대한 요구도 점점 더 증대되고 중요해질 것위와같이인공지능은 인공지능은 의료, 교육, 보안, 게임 등 여러 분야에서 활용되고 있으며, 많은 장점과 가능성을 가지고 있으나 데이터와 알고리즘의 윤리와 품질, 인간의 역할과 관계, 인공지능의 취약성과 보안 등의 문제를 해결해야 합니다. 또한 인공지능은 복잡한 문제에 대한 학습과 평가, 사용자의 만족도와 난이도의 균형, 인공지능의 윤리와 사회적 영향 등의 문제를 해결해야 합니다.