안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
기계공학
Q. 건설현장에 콘크리트를 타설하는 장비인 콘크리트펌프카는 어떻게 그높은 고층까지 콘크리트를 뿜어낼수가 있는지는 원리는 무엇인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.콘크리트 펌프카 작동원리를 열거해보면1. 배출칸콘크리트 펌프카에는 배출칸이 있습니다. 배출칸은 콘크리트를 보관하고 건설현장으로 공급하는 역할을 합니다. 배출칸은 일정량의 콘크리트를 저장할 수 있으며, 펌프로 연결된 고무 호스를 통해 콘크리트를 압축하여 공급합니다.2. 펌프 작동콘크리트 펌프카는 전진 및 후진 기어를 통해 동작할 수 있습니다. 펌프 작동을 위해 엔진이 동력을 생성하여 작동합니다. 일반적으로 유압 펌프가 사용되며, 이를 통해 유압압력이 생성됩니다. 이 유압압력은 콘크리트를 밀어내는 데 사용됩니다.3. 고무 호스콘크리트 펌프카의 엔진과 펌프 작동에 의해 생성된 유압압력은 고무 호스를 통해 전달됩니다. 고무 호스는 강한 압력에도 견디는 재질로 만들어져 있습니다. 펌프 압력에 의해 콘크리트가 압축되고 호스를 통해 내부로 유입합니다.4. 공급 및 배출콘크리트가 고무 호스를 통해 펌프로 이동하면 건설 현장의 원하는 위치로 공급됩니다. 특히 높은 건물 혹은 깊은 구조물의 경우 기계의 펌프 압력에 의해 콘크리트가 쉽게 이동할 수 있어 작업 효율이 크게 향상됩니다. 공급이 완료되면 콘크리트는 건설 현장에서 원하는 위치에 배출됩니다.콘크리트 펌프카는 콘크리트 공급과 배출에 높은 효율성을 제공하며, 건설 현장에서 주로 사용됩니다. 이를 통해 작업 시간을 단축하고 노동력을 절감할 수 있으며, 콘크리트 공급의 안정성 및 정확성을 보장할 수 있습니다.결국은 유압을 이용해서 한다는 것인데그럼 유압이 뭔가 알아보겠습니다.유체의 압력에너지를 힘이나 동력 같은 기계적 일로 변환시켜주는 장치를 유압장치라 하는데요.수압기, 각종 유압기계, 자동차브레이크 등 다양한 분야에 적용됩니다.이 유압장치가 작동할 수 있는 원리는파스칼의 원리에서 출발합니다.파스칼의 원리란밀폐된 용기 속 비압축성 유체에 압력을 가하면이 압력은 모든 방향, 모든 면에 동일한 크기로 작용한다는 원리로즉 밀폐용기속 비압축성 액체의 한점에 압력을 가하면액체 내 모든 점 압력이 그것과 동일 한 크기만큼 증가한다는 것입니다.쉽게 적용해서 설명을 드리면한 쪽에 압력을 주면 다른 쪽에도 같은 압력이 적용되는 원리인데여기서 단면적으로 조절을 하는 겁니다.한쪽에서 단면적이 크게 압력을 주면 다른 쪽에서 똑같은 압력을 받음에도 불구하고 단면적을 작게 해버리면실제 단면적당 토출력은 엄청 쌔지는 효과를 가지는 거지요.결국 토출되는 쪽 단면적의 크기를 조절하여 원하는 비율의 힘의 확대 및 축소가 가능해지는 것입니다.단면적은 지름의 제곱에 비례하므로압력이 같을 경우단면적이 2배가 되면 힘역시 2배가 되나지름이 2배가 되면 힘은 4배가 됩니다.이런 파스칼 원리로 해서콘크리트 펌프의 경우 이송되는 배관의 단면적이 좁으므로 그만큼 유압의 원리로토출력을 높여 높은 곳까지 이송이 가능하겠습니다.
기계공학
Q. 비행기는 왜 착륙을 할때 뒷타어어 부터
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.일단 비행기가 날 수 있는 원리는베르누이 정리에 따른 날개에서의 양력 발생에 따른 비행입니다.착륙 시 만약 양력발생이 되지 않는 다면 추락 가능성이 증대되겠지요.그럼 일단 비행기 착륙 과정을 간단히 나열해보면직선 비행경로 유지하며 직선 강하 비행장애물 고도(안전한 비행상태 유지가능한 최소고도)에서 시작활공각이 지면과 3도 의 각도를 유지하며 진입하는 것이 가장 이상적클린상태( 착륙 장치들이 작동되지 않는 상태)에 있던 착륙장치들이 사용되기 시작비행기 날개의 면적과 받음각을 증가시킴이는 플랩(양력을 높이는 착륙장치) 을 사용하여 느린 속도로 접근 및 활공각 조정가능 활공각이 너무 작을 경우조종사 시야가 좁아져 접지 지점 판단 어려움속력 줄어드는 과정에서 양력이 급격히 사려져 추락 가능성 발생따라서 비행기 추락방지를 위해 양력 높게 유지 황공각이 너무 클 경우접지 지점을 파악이 어려워 지점 벗어날 가능 성 발생이상적 착륙 활공각을 만들기 위해 시간당 고도 감소율이 에상보다 높아져활공각이 3도 보다 작어질 가능성 증대 됨결국은추락을 안하기 위해서는양력을 유지하면서 착륙을 해야한다는 것인데그에 따른 착륙 시 이상적 활공각은 3도라는 것입니다.물론 그 범위가 조종사 마다 다르겠으나그게 너무 벗어나게된다면위에 열거한 대로 여러 위험성 들에 노출되기에각도를 유지하며 하강을 하게되어결국 뒷바퀴 부터 착륙하게 되겠습니다.
기계공학
Q. 최신 AI 기술이 기업의 효율성에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.1, 인공지능의 발전과 전망 인공지능은 현재까지도 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로도 더 많은 분야와 산업에 적용될 것으로 예상됩니다. 인공지능의 발전과 전망에는 다음과 같은 트렌드가 있습니다.인공지능과 사람의 협업 인공지능과 사회의 상호작용인공지능과 환경의 조화인공지능은 우리의 삶을 더 나은 방향으로 바꿀 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 동시에 인공지능은 우리에게 새로운 도전과 위험도 안겨줄 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 일자리를 대체하거나, 개인 정보를 침해하거나, 윤리적인 문제를 일으킬 수 있기에,우리는 인공지능을 책임감 있게 개발하고 사용하며, 인간의 가치와 권리를 존중하고 보호해야 합니다.2, 기업의 효율성제조산업제조 산업은 로봇 기술을 가장 많이 활용하는 분야 중 하나로, 특히 AI 가 접목된 로봇의 발달이 혁신적으로 이뤄지는 분야 중 하나입니다.고도로 자동화된 생산 시스템을 구축하여 생산성을 향상시키고 비용을 절감하는 데에 큰 도움을 주고 있습니다. AI 로봇은 반복적이고 위험한 작업을 수행하며, 정확성과 속도면에서 인간보다 우수한 성능을 보여줍니다. 또한, 로봇은 신체적 제약을 받지 않기 때문에 작은 공간에서 작업할 수 있고, 무거운 물체를 다루는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 이점들을 통해 로봇은 제조 공정의 자동화를 가능하게 하고, 생산성을 크게 높일 수 있습니다.의료분야 기업인공지능은 의료 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 실행할 수 있습니다. 더불어 인공지능은 웨어러블 기기, 스마트폰, 원격 카메라 등을 통해 환자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 또한 , 인공지능은 코로나19, 암, 치매 등의 질병과 싸우기 위해 다양한 방법으로 의료 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 다음과 같은 역할을 수행할 수 있습니다.인공지능은 코로나19의 감염 여부와 위험도를 판단하고 예측할 수 있습니다. 인공지능은 음성, 영상, 증상, 유전자 등의 다양한 데이터를 분석하여 코로나19의 감염 여부와 위험도를 판단하고 예측할 수 있습니다.암의 진단과 치료에 도움을 줄 수 있습니다. 인공지능은 영상이나 유전자 등의 데이터를 분석하여 암의 종류와 단계를 정확하게 진단하고, 최적의 치료 방법을 추천하고, 치료 반응과 부작용을 모니터링할 수 있습니다.인공지능은 치매의 진단과 예방에 기여할 수 있습니다. 인공지능은 뇌 영상이나 음성이나 행동 등의 데이터를 분석하여 치매의 증상과 원인을 파악하고, 치매 발병 가능성을 예측하고, 치매 예방을 위한 조언을 제공할 수 있습니다.교육분야 기업인공지능은 학습 콘텐츠, 평가, 피드백 등에 사용되는 방법과 효과는 다음과 같습니다.학습 콘텐츠를 생성하고 추천할 수 있습니다. 인공지능은 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 비전 등의 기술을 활용하여 텍스트, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태의 학습 콘텐츠를 생성하고 수정할 수 있습니다. 또한 인공지능은 학습자의 수준, 성향, 목표 등을 분석하여 최적화된 학습 콘텐츠를 추천하고 제공할 수 있습니다.학습 평가를 수행하고 개선할 수 있습니다. 인공지능은 학습자의 답안, 음성, 영상 등을 분석하여 다양한 유형의 학습 평가를 수행할 수 있습니다. 또한 인공지능은 학습자의 오답률, 반응시간, 집중도 등을 모니터링하고 분석하여 학습 평가의 품질과 유효성을 개선할 수 있습니다.학습 피드백을 제공하고 조정할 수 있습니다. 인공지능은 학습자의 성취도, 진도율, 이해도, 만족도 등을 파악하여 적절한 학습 피드백을 제공할 수 있습니다. 또한 인공지능은 학습자의 반응이나 흥미에 따라 학습 피드백의 내용이나 형식을 조정할 수 있습니다.더 많은 경우가 있으나 간단히 열거해 보았습니다만사람이 일일이 하는 작업에 비해 인공지능으로 쉬지도 않고 효율적으로 작업이 이뤄지기에인간과 효율성 만으로 비교한다면 비교대상 자체가 되지 않을 것이므로기업 입장에서 그에 따른 인건비를 생각한다면 효율성은 극대화 된다 볼 수 있습니다.
기계공학
Q. 인간의 창의성은 인공지능이 완전히 대체할 수 있을까요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.인간의 창의성이라는 부분은달리 말하면어떠한 답을 위해서 나아가는 부분이라기 보다는혼돈을 표출하는 하나의 방식이라고 볼 수도 있습니다.그래서 특히 어린아이 일 때 어떤 것이 옳고 그르다의 개념이 잡히지 않은 경우에서우리가 말하는 그 한계가 없기에 창의성이 더 높다고 표현할 수 있겠습니다만.나아갈 수록 창의성이란 부분도결국에는 수많은 경우에서 얻은 경험과 지식을 통해더 나은 부분을 향한 결과의 도출이라 할 수 있습니다.이런 과정은인공지능에서 딥러닝 메커니즘으로 연결되는데요딥러닝은 결국 인간의 신경망을 본떠 만든인공신경망을 사용하여 데이터 정보를 학습하는 기술입니다.대규모의 데이터 속에서 일련의 패턴과 규칙을 스스로 찾아서 학습하고학습 데이터를 기반으로 의사결정이나 예측을 수행합니다.인간도 마찬가지로 살아가면서 얻는 경험과 데이터를 통해 모든 결정과 예측을 하게되는 것과 같지요.그 대규모의 데이터는 결국 인간에게 경험과도 같은 부분인데인간과 비교할 수 없는 막대한 데이터를 통한 머신러닝을 통한인공지능이인간의 창의성을 대체할 수 있냐는 부분에 대해서는인간의 경험과 데이터가머신러닝을 통한 인공지능이 얻은 데이터와 학습과 비교될 수 있냐는 질문부터 필요하지 않나 싶습니다.인간의 추상적인 질문이나 입력에 대한 인공지능의 출력, 결과물이 요즘 인간이 보기에 창의성이 부족하다고 느껴질 출력물이 있나 싶을만큼 무서운 시대에 직면해 있습니다.앞으로 인간이 상상도 못할 출력물을 가져올 인공지능에 대해창의성을 대체할 수 있냐는 질문은아마도인공지능이 인간에게 할 수도 있는 질문이 될 수도 있다는 걱정도 생기는 시대입니다.인공지능이 인간에게인공지능의 창의성을 인간이 대체할 수 있습니까? 라고 질문한다면글쎄요 저는 어떻게 답해야할 지 모르겠습니다.구글에서 만든 인공지능은 이미 사람과 같다고 발표한 구글과지금 오픈 AI에서 나오고 있는 챗 지피티 들 수준을 보며미래에 대한 기대와 우려가 공존하는 지금입니다.
기계공학
Q. 우리세대에 인공지능 로봇이 발명될까요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.인공지능 로봇 관련 질문 주셨기에 답변드리자면로봇의 센서 기술 발전과 병행하여 인공지능(AI) 기술의 발달은 로봇 기술을 혁신적으로 바꾸었습니다. 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 통해 로봇은 환경에서 얻은 센서 데이터를 분석하고 이를 기반으로 학습하며, 새로운 상황에 적응할 수 있게 된 상황입니다. 그에 따라 로봇은 예측, 의사 결정, 문제 해결 등 다양한 고차원의 작업을 수행할 수 있게 되었으며, 기존에는 힘들었던 환경 하에서의 작업도 효과적으로 수행 가능해졌습니다.현대 로봇 기술은 센서와 인공지능 기술의 통합을 통하여 더욱 다양한 분야에 적용되고 있는 상황인데요.자율주행 자동차, 의료 로봇, 서비스 로봇 등에서 센서와 AI 기술이 결합되어 혁신적인 해결책을 제공하고 있습니다. 또한, 협동로봇 기술분야도 발전함에 따라 인간과 로봇이 협력하여 작업할 수 있는 새로운 패러다임을 제시하고 있는 상황입니다. 이와같은 동향은 로봇 기술이 사회 전반에 더욱 광범위하게 적용되고 있는 모습을 보여주며, 미래에는 더욱 혁신적이고 지능적인 로봇 기술이 기대됩니다.말씀하시는 인공지능 로봇은영화에서처럼 말만하면 알아서 이것저것 모든 것을 해내는 인공지능 로봇을 말씀하시는 듯 합니다만현재 인공지능 로봇 수준은 우리가 지금껏 봐오던 수준의 인공지능 로봇은 넘어선 상황입니다.1차원 적인 입력에 따라 움직이는 것이 아닌추상적인 입력을 했음에도 불구하고 알아서 고차원적인 해석을 통한 행동을 할 수 있는 수준에 다다르고있습니다.예를 들어 사람들이 일반적으로 하는 행동을 머신러닝을 통해 학습 시킨 후불규칙 적으로 헝크러진 제품들에 대해A를 어디에 B를 어디에 C를 어디에 배치햐라는 식의 1차원 적인 입력이 아닌정상적인 위치로 배열해 보라 는 입력을 주면머신러닝 학습 결과에 따라사람이 보기에 합리적인 위치로 배열하는 수준으로 의사결정 및 행동이 가능해 진 수준입니다.문제는현재의 인공지능이 로봇 자체에 심어진 부분이 아닌중앙서버 인공지능과 연계된 부분이라소위 말하는 독립적인 온 디바이스 AI가 아니라는 부분인데요현재 온디바이스 분야또한 혁신적 발전의 행보에 있기에결국에는 독립적 개체로서의 인공지능 로봇으로말씀하시는 인공지능 로봇이 우리세대에서 볼 수 있을 것으로 예상됩니다.가장 민감하게 여겨지는 부분은 비용 인데요.즉 로봇가격 말이지요그 부분은 현재 테슬라 경우에서는 대당 2천만원 이하로 떨어뜨리는 게 목적이라고 천명하고 있습니다.그 부분 또한 결국 대량양산의 기로에 접어든다면 하락으로 수렴할 부분으로해결될 것으로 예상됩니다.