미래에 세상을 뒤흔들 수 있는 10대 기술을 알고 계시나요?

미래 세상을 뒤집을 10가지 기술

1.4D 프린팅

영화 속 트랜스포머가 짧은 시간에 변신하는 모습을 다들 보셨을 거라 믿습니다. 미래에는 4D 프린팅 기술을 통해 짧은 시간 안에 필요한 모델을 제작할 수 있게 될 것입니다. 4D 프린팅이란 '프로그래머블 물질'과 3D 프린팅 기술을 사용하여 물리적 특성(모양, 밀도 등 포함), 색상, 탄성, 전도성, 광학 특성, 전자기 특성 등을 스스로 변경할 수 있는 물체를 만드는 것을 말합니다. 그 중 "프로그램 가능한 물질"이란 모양, 밀도, 전도성, 색상, 광학 특성, 전자기 특성 및 기타 특성을 프로그램 가능한 방식으로 변경할 수 있는 물질을 의미합니다. 4D 프린팅의 4차원은 물체가 제조된 후 물체의 모양이나 성능이 스스로 바뀔 수 있음을 의미합니다.

4D 프린팅으로 제작되는 오브제에는 적어도 두 가지 형태가 있습니다. 하나는 오브제의 부분들이 서로 연결되어 스스로 다른 형태나 퍼포먼스로 변형될 수 있다는 것이고, 다른 하나는 오브제가 만들어지는 것입니다. 분리 가능한 3차원 픽셀(체적 기반 픽셀, 평면 픽셀과 유사, 3차원 픽셀은 "프로그램 가능 물질"의 기본 단위이며, 다른 "프로그램 가능 물질"은 다른 3차원 픽셀을 가짐), 3차원 픽셀은 복셀로 분해될 수도 있는 더 큰 프로그래밍 가능 위젯을 형성하기 위해 집계됩니다.

4D 프린팅은 3D 프린팅보다 시간 차원이 더 크다. 3D 프린팅은 사전에 모델링한 후 완성된 제품을 인쇄하는 반면, 4D 프린팅은 프린터를 통해 변형 가능한 스마트 소재에 제품을 삽입하는 것이며, 특정 시간에 또는 활성화 조건 하에서 이전 설계에 따라 자체 조립됩니다. 프린팅 공정은 새로운 것이 아니다. 핵심은 프린팅 후 일어나는 변화다. 이 기술을 적용하면 지하 파이프 등 손이 닿기 어려운 곳에 물체가 스스로 조립될 수 있다. , 자동차, 건물 등 제조. 4D 프린팅 컨셉은 생명체의 자기 복제 능력에서 영감을 받았습니다. 일부 전문가들은 이 기술의 출현이 자가 조립 가구의 출현을 예고할 수도 있다고 믿고 있습니다.

2. 정밀 유전공학

전통적인 유전공학은 항상 논란의 여지가 있었습니다. 그러나 식물 영양을 개선하고 기후 변화에 더 잘 적응하기 위해 식물의 유전 코드를 직접 "편집"할 수 있는 새로운 기술이 등장하고 있습니다. 이러한 기술에는 ZFN(징크 핑거 뉴클레아제), TALENS(전사 활성제 유사 이펙터 뉴클레아제), 그리고 박테리아에서 바이러스 방어 메커니즘으로 진화한 최근 도입된 CRISPR-Cas9 시스템이 포함됩니다. 이 시스템은 리보핵산 분자를 사용하여 표적 DNA에 고정하고 표적 게놈에서 사용자가 선택한 알려진 서열 세트에 따라 절단합니다. 이러한 방식으로 원치 않는 유전자를 억제하거나 유전자를 변형하여 자연 변이와 동일한 기능을 수행할 수 있습니다. CRISPR는 "상동 재조합"을 사용하여 새로운 DNA 서열을 정확하게 삽입하거나 심지어 완전한 유전자를 게놈에 삽입하는 데에도 사용할 수 있습니다.

유전공학이 중요한 진전을 이룰 것으로 기대되는 또 다른 분야는 리보핵산 간섭 기술(RNAi)을 작물에 적용하는 것입니다. RNA 간섭은 바이러스 및 곰팡이 병원체를 효과적으로 예방하고 해충 및 질병으로부터 식물을 보호하며 화학 살충제의 필요성을 줄입니다. 바이러스 유전자는 고리점 바이러스로부터 파파야 나무를 보호하기 위해 널리 사용되어 왔습니다. 하와이를 예로 들면, 이 방법을 10년 이상 사용한 후에도 바이러스 저항력이 증가한 징후는 없습니다. 또한, 리보핵산 간섭은 주요 식량 작물에 도움이 될 수 있으며 밀 줄기 녹병, 벼 도열병, 감자 역병, 바나나 시들음 등을 예방할 수 있습니다.

오늘날 많은 생물학자들은 유전공학이 필수적인 암 분야의 획기적인 연구에 전념하고 있습니다. 아마도 가까운 미래에 인간은 암에 대한 강력한 치료법을 달성하여 인간의 삶을 더 길고 지속 가능하게 만들 수 있을 것입니다. .

3. 무선 전력 전송

요즘에는 점점 더 많은 전자 제품이 사람들의 일과 생활에 큰 편리함을 가져왔지만, 전통적인 전력 전송 방식은 대부분 전선이나 소켓을 통해 전송됩니다. 최종 제품에 전력을 공급합니다. 모바일 장치, 무선 데이터 전송 및 무선 네트워크 기술의 인기가 높아짐에 따라 사람들은 기존 전력 전송 방법의 제약을 없애고 지저분한 전력선으로 인한 문제를 완화하기를 희망합니다. 이에 따라 무선전력전송 기술은 21세기 가장 기대되는 기술이 되었고, 무선충전 제품은 새로운 관심의 대상이 되었다. 현재 전 세계 많은 국가에서는 무선 전력 전송 기술을 연구 개발하고 있으며 다양한 분야에서 무선 전력 전송 시스템의 적용을 모색하고 실용화하기 위해 노력하고 있습니다.

무선 전력 전송(WPT)은 무선 에너지 전송 또는 무선 전력 전송이라고도 하며 전자기 유도 및 에너지 변환을 통해 이루어집니다. 무선 전력 전송은 주로 전자기 유도, 전자기 진동, 무선 주파수, 마이크로파, 레이저 및 기타 방법을 통해 비접촉 전력 전송을 달성합니다.

우주에서 무선 전력 전송의 다양한 전원 공급 거리에 따라 무선 전력 전송은 단거리, 중거리 및 장거리 전송의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

4. 무인 운전

무인자동차, 컴퓨터 구동 자동차, 바퀴 달린 이동 로봇으로도 알려진 자동 운전 자동차는 운송 능력을 갖춘 무인 지상 차량입니다. 자동화된 차량인 자율주행차는 사람의 개입 없이 주변 환경을 감지하고 탐색할 수 있습니다. 완전자율주행차는 아직 완전히 상용화되지는 않았지만 대부분은 프로토타입과 실증시스템이며, 일부 신뢰성 있는 기술은 양산형 모델에만 이전돼 점차 현실화되고 있다.

자율주행차는 레이더, 광학 레이더, GPS, 컴퓨터 비전 등의 기술을 사용하여 주변 환경을 감지할 수 있습니다[1][2]. 고급 제어 시스템은 감각 데이터를 적절한 탐색 경로는 물론 장애물 및 관련 표지판으로 변환합니다. 정의에 따르면 자율주행차는 입력 데이터를 감지하여 지도 정보를 업데이트할 수 있으므로 차량이 지속적으로 위치를 추적할 수 있습니다.

자율주행차의 실증체계는 1920~30년대로 거슬러 올라가며, 최초의 진정한 자율주행차는 1980년대에 등장했다. 1984년 카네기멜론대학이 Navlab 프로젝트, ALV 프로젝트를 추진했고, 1987년에는 메르세데스-벤츠와 독일 뮌헨연방국방대학이 유레카 프로메테우스 프로젝트를 공동 추진했다. 그 이후로 많은 대기업과 연구 기관에서는 자율주행차의 실제 프로토타입을 제작하기 시작했습니다. 21세기 이후에는 정보기술의 발달로 비약적으로 발전해 왔으며, 테스트 차량을 바탕으로 완전자율주행차가 제작되기도 했다.

5. 전천후 에너지 수집 기술

인체와 환경의 온도차를 이용해 전기를 생산해 언제 어디서나 다양한 연료로부터 에너지를 생산할 수 있는 기술이다. 핀란드 국립기술연구센터가 주변 환경에서 에너지를 모아 전기로 변환해 소형 전자기기를 충전할 수 있는 '에너지 하베스팅 트리'를 개발했다. 영국에서는 이미 사람들의 발걸음으로 전구를 켜고 휴대폰을 충전할 수 있는 전력을 생산할 수 있습니다. 이 혁신적인 기술은 사람들이 많이 모이는 거리에 전천후 에너지를 수집할 수 있는 스마트 시티의 다음 단계가 될 것입니다. 런웨이에서는 모두가 그린에너지에 기여합니다.

6. 스마트 팩토리

'스마트 팩토리'의 발전은 스마트 산업 발전의 새로운 방향이며, 그 특성은 제조업 생산에도 반영됩니다.

1. 시스템은 자율적 능력을 가지고 있습니다: 외부 세계와 자신의 정보를 수집하고 이해하며 이를 사용하여 자신의 행동을 분석, 판단 및 계획할 수 있습니다.

2. 전반적인 시각 기술의 실습: 결합 신호처리, 추론 및 예측, 시뮬레이션 및 멀티미디어 기술, 현실을 증폭시켜 설계 및 제조 과정을 실생활에 보여줍니다.

3. 조정, 개편 및 확장 기능: 시스템 내 각 그룹이 최고의 팀을 구성할 수 있습니다. /p>

4. 자가 학습 및 유지 관리 기능 : 시스템의 자가 학습 기능을 통해 제조 과정에서 데이터베이스를 보완 및 업데이트할 수 있으며, 고장 진단을 자동으로 수행할 수 있습니다. , 그리고 문제를 해결하고 유지하거나 권리를 통지하는 능력

5. 인간-기계 공존 시스템: 인간과 기계 사이에는 상호 조화와 협력 관계가 있으며, 다양한 수준에서 서로를 보완합니다.

다양한 센서, 네트워크 기술, 클라우드 컴퓨팅 등을 통해 자동화와 빅데이터를 통합하는 미래형 공장 유형입니다. 현재의 대량 생산 전략에 비해 앞으로는 맞춤형 소량 생산이 가능해지며, 공장 제조 공정에 점점 더 많은 임베디드 장치가 연결됨에 따라 클라우드 아키텍처를 통한 제어 시스템 구축이 가능해집니다. 산업 4.0은 의심할 여지 없이 오늘날 가장 중요한 트렌드 중 하나입니다. 1차 산업 혁명은 수력과 증기를 통해 기계화되었고, 이어서 2차 산업 혁명은 전기를 통해 대량 생산을 도입했습니다. 그 다음은 정보기술을 도입하여 생산을 더욱 자동화하는 디지털 혁명이었습니다. 이제 우리는 자동화와 디지털화가 융합되는 4차 산업혁명을 앞두고 있습니다.

7 공중에 손을 흔들어 원격제어

이 기술은 생체공학(박쥐는 초음파를 이용해 먹이를 사냥한다)의 원리를 이용한 것으로, 손을 흔드는 동작 신호에서 반사되는 초음파를 인식해 정확하게 포착해 식별할 수 있다. 사람이 손을 흔드는 순간에 발생하는 모션 신호를 통해 상대적으로 전원 공급 장치를 원격으로 제어할 수 있습니다. 따라서 침대에서 자더라도 멀리서 스위치를 향해 손을 흔들기만 하면 됩니다. 집 안의 여러 방에서 조명과 기타 가전제품을 켤 수 있습니다. 최근 Huawei는 최신 휴대폰 출시 컨퍼런스에서 이 기능을 시연했습니다. 이 기능은 제스처 인식을 사용하여 스크린샷을 찍고 앱을 클릭할 수 있음을 의미합니다. 미래에는 스마트 제품을 멀리서 제어할 수 있고, 스마트 홈도 현실이 될 것이다

8. 가상 현실

서로 다른 시간과 공간에 있으면 거리의 한계를 극복할 수 있고, 예를 들어, 집에 있으면서도 먼 친척, 친구들과 함께 '공놀이'를 할 수 있는 리얼센스 체험 기술은 이제 상용화 단계에 이르렀고, 홀로그램 응용 기술은 이미 상용화 단계에 이르렀다. 또한 개발 중입니다.

VR은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 3D 가상 세계를 생성하여 사용자에게 시각적, 청각적, 촉각적 및 기타 시뮬레이션을 제공하여 사용자가 장면에 몰입된 듯한 느낌을 주고 3차원 공간의 사물을 동시에 실시간으로 관찰할 수 있도록 합니다. 제한 없이. 사용자가 움직이면 컴퓨터는 즉시 복잡한 계산을 수행하고 정확한 3차원 세계 이미지를 다시 전송하여 현장감을 생성할 수 있습니다.

9. 얼굴 인식 기술

얼굴 인식[1] 기술은 얼굴을 식별하기 위한 분석 및 비교를 위해 컴퓨터 기술을 사용하는 것을 말합니다. 얼굴 인식은 얼굴 추적 감지, 이미지 확대 자동 조정, 야간 적외선 감지, 노출 강도 자동 조정 및 기타 기술을 포함하는 컴퓨터 기술 연구의 인기 있는 분야입니다.

얼굴 인식 기술은 생물체(일반적으로 사람)의 생물학적 특성을 이용해 개별 생물체를 구별하는 생체 식별 기술이다.

10. 고도의 인공지능(Highly Artificial Intelligence)

인공지능(Artificial Intelligence, 영어: Artificial Intelligence, 줄여서 AI)은 지능형 기계(intelligent machine), 기계지능(machine Intelligence)으로 만든 기계의 성능을 말한다. 인간. 일반적으로 인공지능이란 일반적인 컴퓨터 프로그램을 통해 인간의 지능을 표현하는 기술을 말한다. 이 용어는 또한 그러한 지능형 시스템이 구현될 수 있는지 여부와 방법에 대한 연구를 의미합니다. 동시에 의학, 신경과학, 로봇공학, 통계학 등의 발전을 통해 수많은 인간 직업이 점차 이러한 직업으로 대체될 것이라는 예측도 있습니다.

일반 교과서에서 정의하고 있는 인공지능 분야는 '지능형 에이전트의 연구와 설계'로, 지능형 에이전트란 ​​주변 환경을 관찰하고 목표 달성을 위해 행동을 취할 수 있는 시스템을 말한다. 1955년 존 매카시(John McCarthy)는 "지능형 기계를 만드는 과학과 공학"이라고 정의했습니다. Andreas Kaplan과 Michael Haenlein은 인공지능을 "외부 데이터를 올바르게 해석하고, 이 데이터로부터 학습하고, 이 지식을 사용하여 유연한 적응과 작업 기능을 통해 특정 목표를 달성하는 시스템"으로 정의합니다.

인공지능에 관한 연구는 고도로 기술적이고 전문적이며, 각 분야가 심도 있고 상호 연결되어 있어 그 범위가 매우 넓다[8]. 인공지능에 관한 연구는 여러 가지 기술적 문제로 나눌 수 있습니다. 하위 필드는 특정 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있으며, 그 중 하나는 다양한 도구를 사용하여 특정 애플리케이션을 완료하는 방법입니다.

AI의 핵심 이슈는 인간과 유사하거나 심지어 인간보다 우월한 추론, 지식, 계획, 학습, 의사소통, 지각, 물체 이동, 도구 사용 및 기계 제어를 구성하는 능력을 포함합니다[9] . 인공지능은 현재 이 분야의 장기적인 목표이다[10]. 현재 강력한 인공지능은 예비적인 결과를 얻었으며 이미지 인식, 언어 분석, 보드 게임 등의 일부 측면에서 인간의 능력을 넘어서는 수준까지 도달했습니다. 인공 지능의 다양성은 위의 문제를 해결할 수 있는 것이 무엇인지 의미합니다. 동일한 AI 프로그램은 알고리즘을 재개발하지 않고도 기존 AI를 활용해 직접 작업을 완료할 수 있지만, 인간과 동일한 처리 능력을 갖고 있지만, 대중적인 방법으로 통합된 강력한 인공지능을 구현하려면 시간이 걸릴 것이다. 전통적인 의미의 통계적 방법과 AI를 포함합니다. 현재 검색과 수학적 최적화, 논리적 추론 등 인공지능을 적용한 도구는 무수히 많다. 생체공학, 인지심리학, 확률론, 경제학을 기반으로 한 알고리즘도 점차 연구되고 있습니다. 생각은 뇌에서 나오고, 생각은 행동을 통제한다. 행동은 의지의 실현을 필요로 하며, 생각은 모든 데이터 수집의 조직이자 데이터베이스와 같기 때문에 인공지능은 결국 인간을 대체하는 기계로 진화할 것이다.