자동차 급발진 공포를 조장하지 말자!
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- 2025.09.23 - 22:44 2024.08.05 - 21:12 3436 7
자동차 급발진은 실제로 있을까?
당연히 자동차 급발진은 실제한다.
모든 기계는 오작동 가능성을 가진다.
예전에 운전했던 아반떼 XD 차량에서
처음 시동걸 때, 굉음이 나면서 RPM이 3000~4000정도까지 올라갔었던 기억이 있다.
주행중이 아니더라도 이 상황이 되면 엄청 무섭다.
다행이 주행중에는 나타나지 않았고,
오작동의 이유는 산소센서 이상이었던 것으로 기억한다.
요즘차라도
1. 악셀레이터를 내 발로 지금 밟지 않고 있는데 엔진 RPM이 치솟아 그것이 동력(=바퀴 회전)으로 전달되고,
2. 브레이크는 밟아도 전혀 속도감소에 도움이 되지 않고,
3. EDR에는 차의 비정상적 움직임만 기록될 뿐, 나의 정상적 운전 활동은 전혀 기록되지 않는 현상이
일어날 수는 있다.
하지만, 위의 현상이 동시에 & 갑자기 & 일시적으로만 일어날 확률은 매우매우매우매우매우 낮다.
우리나라를 기준한다면 많이 잡아봐야 10년에 한두대나 나올 수 있을까?
뉴스를 보면 한달에 두세건 정도는 사고 후 급발진을 주장하는 것 같다.
이 정도면 미쳐 돌아가는 수준이다.
자유로에서 귀신을 봤어요 라고 주장하는 것과 무엇이 다를까?
교통사고의 공범이 되고 싶지 않다면
함부러 급발진 주장을 퍼트려서 공포감을 조장하지 마라.
"내 차에도 급발진이 생길 수 있다"는 공포감이 마음 깊숙히 자리잡으면
"페달을 잘 못 밟았을 수 있지!"라는 합리적 판단을 방해할 수 있다.
불안감을 조장한 당신 때문에 오히려 사고가 날 수도 있음을 명심하라.
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댓글7
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세상의모든계산기
페달 오조작 방지장치 법제화 이야기가 나오는데
일단 찬성하는 입장이다.추가적으로 제안하자면
1. 다만 과하게 악셀을 밟을 때
'삐삐' 하는 경고음 말고 "너 악셀 씨게 밟았어" 라는 경고 음성이 나와야 한다.정상 인지 상태라면
"경고음 -> 경고음 판단 -> 문제(페달 오조작) 판단 -> 문제 해결" 이라는
정상적 프로세스가 작동하겠지만,
페달 오조작하는 상황은 이미 비정상적 인지 상태임을 감안해야 한다.
인지능력에 문제가 생겼을 가능성이 높고, 그로 인해 매우 당황해 있을 가능성도 높다.
이런 비정상 인지 상태를 깨는(이기는) 것이 중요한데,
단순한 경보음(삐삐삐삐삐)으로 그게 가능할까?
오히려 당황함을 가중시키진 않을까?
그래서 음성 지시가 꼭 필요하다.
비행기 비상상황(착륙)에서는 승무원의 "반말 지시"가 원칙인 이유가 있다.ICAO는 '문서 10086'에서도 비상 탈출 시 승무원의 명령은 크게, 단정적으로, 반복해서, 지속해서 이뤄져야 한다고 권고한다.
마찬가지로 객실 승무원들이 동시에 명령을 외치라고 구체적으로 규정하고 있다.
https://www.yna.co.kr/view/AKR20221101119000502
2. 1의 상황에서는
자동차 전후방 장애물 감지 민감도를 최고도로 올리고,
출력을 제한해야 하고,
상황이 지속되면 출력을 지속적 단계적으로 낮추며 정지하도록 만들어야 하고, (갓길 정차 유도 음성 안내)
그 전에 장애물 감지되면 급정거할 수 있도록 세팅이 되어야 한다.
3. 운전자에 의해 수동으로 이런 제한을 일시적으로 해제하는 것도 가능해야 하겠으나,
운전자 99.9%에게는 평생 해제할 필요가 없을 것이다.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
- claude AI는 l-c*r^2 을 1-c*r^2 으로 잘못 읽고 표시하고 있습니다. - TI-nspire CAS 계산기에 l-c*r^2 ≥0 을 조건에 추가해 계산해 보아도 결과는 바뀌지 않습니다. 2026 07.20 ⚠️ 경고가 바로 두 번째 방법이 "성공"한 이유와 정확히 연결되어 있습니다. 경고의 의미 "Domain of the result might be larger than the domain of the input"는 CAS가 절댓값(모듈러스)을 계산하는 과정에서 원래 식보다 정의역이 더 넓은 형태로 단순화했다는 뜻입니다. 구체적으로 이 계산은 내부적으로 대략 이런 과정을 거칩니다. $$\left|\frac{er}{e\cdot r}\right| = \sqrt{\left(\frac{er}{e\cdot r}\right)\cdot\overline{\left(\frac{er}{e\cdot r}\right)}}$$ 즉 원래 식(복소수)과 그 켤레복소수를 곱해서 실수부·허수부 제곱합을 만들고, 거기에 다시 제곱근을 씌우는 과정입니다. 이 과정에서 √(x²) → x 또는 √a·√b → √(ab) 같은 규칙들이 쓰이는데, 이런 규칙들은 x가 실수이고 0 이상일 때만 엄밀하게 성립합니다. CAS는 이 조건들을 일일이 다 추적하지 않고 넘어가면서, 원래는 (e≠0, r+l·ω·i ≠ 0 등) 복소수 특유의 좁은 정의역을 가진 식을, r, l, ω가 어떤 실수여도(부호 무관하게) 정의되는 1/√(r²+l²·ω²)라는 더 넓은 정의역의 식으로 바꿔버린 것입니다. CAS는 이 손실을 감지하고 경고를 띄운 것입니다. 이게 왜 조건 대입 성공과 연결되는가 정리하면, 이 경고는 사실상 이런 뜻입니다. "나는 이 결과를 만들면서 원래 식이 가지고 있던 정의역 제약 정보(부호 조건, i 관련 조건 등)를 이미 버렸다." 바로 이 "정의역 정보를 버린" 상태가 이후 con_1 대입을 매끄럽게 만드는 원인입니다. 첫 번째 시도에서는 i가 살아있는 원래 식에 조건을 대입했기 때문에, CAS가 √(1-c·r²)이 실수인지(정의역 조건: 1-c·r² ≥ 0) 계속 추적하려고 했고, 그 정보가 con에 없어서 더 이상 정리를 못 하고 멈췄습니다. 두 번째 시도에서는 절댓값 계산 단계에서 이미 그런 세밀한 정의역 추적을 CAS 스스로 포기(단순화)했기 때문에, 이후 ω에 무리식을 대입해도 "이게 실수가 맞나?" 하는 검증 절차 없이 그냥 대수적으로 치환·정리해 버립니다. 그래서 깔끔하게 √c/√l이 나온 겁니다. 한 줄 요약 절댓값 계산 시 뜬 "정의역이 넓어졌을 수 있다"는 경고는, CAS가 그 순간에 원래 식의 엄밀한 조건(정의역)을 놓쳤다는 신호이고, 바로 그 "조건을 놓친 상태"이기 때문에 뒤에 이어지는 조건식 대입이 막힘없이 진행된 것입니다. 다만 그 대가로, 결과인 1/√(r²+l²·ω²)이나 최종 √c/√l이 원래 회로 조건(i≠0이 되는 경계, 분모가 0이 되는 경우 등)에서는 엄밀히 성립하지 않을 수 있다는 점은 감안하셔야 합니다. 실제 물리적으로는 r, l, c > 0이고 결과도 물리적으로 타당한 형태라 문제없어 보이지만, 수학적 엄밀성 측면에서는 "정의역이 넓어진 근사적 결과"라는 꼬리표가 붙어있는 셈입니다. 2026 07.20 Claude AI 답변 TI-Nspire CAS의 | (such that / 조건대입) 연산자는 대입 시점의 수식 형태를 그대로 두고 기호만 치환하는 연산입니다. 대입 후에 처음부터 다시 "실수부/허수부 분리, 유리화" 같은 재간소화를 자동으로 수행하지 않습니다. 이 차이가 지금 보신 결과 차이의 핵심입니다. 첫 번째 경우 (|er/(e·r)| | con_1 and con → 실패) 이 시점의 식은 아직 r + l·ω·i 형태의 복소수 그대로입니다 (i가 살아있음). 여기에 con_1: ω = √(1-c·r²)/(√c·l)을 대입하면, 분모 안에 i · √(1-c·r²) 라는 항이 새로 생깁니다. 문제는 CAS가 √(1-c·r²)이 실수인지(즉 1-c·r² ≥ 0인지) 판단할 근거가 없다는 겁니다. 저장해 두신 con 조건은 c>0, l>0, r>0뿐이고, 1-c·r²≥0이라는 조건은 포함되어 있지 않습니다. 그래서 CAS는 i와 이 무리식을 더 정리(유리화, 실수부·허수부 재결합)하지 못하고 있는 그대로 남겨둡니다. 결과에 여전히 i가 보이는 이유입니다. 두 번째 경우 (결과값 1/√(r²+l²·ω²)에 대입 → 성공) |er/(e·r)| (절댓값/모듈러스) 연산은 그 자체로 이미 "복소수 → 실수" 변환을 완료한 결과입니다. 즉 1/√(r²+l²·ω²)에는 더 이상 i가 없고, 순수하게 r, l, ω로만 이루어진 실수식입니다. 이 식에 ω = con_1을 대입하는 것은 그냥 실수 대수식에 실수 대입하는 것이므로, i와 무리식이 뒤엉키는 문제 자체가 발생하지 않습니다. 그래서 바로 깔끔하게 √c/√l로 정리됩니다. 정리하면 절댓값(모듈러스) 계산은 "이 값들이 실수다"라는 가정을 이미 내부적으로 써서 i를 제거하는 연산입니다. 그 연산을 조건 대입 이전에 해두면, 이후 대입은 단순 실수 대입이라 문제없이 정리됩니다. 반대로 i가 남아있는 식에 무리식을 포함한 조건을 먼저 대입하면, 그 무리식의 실수성/부호에 대한 가정이 없어서 CAS가 i를 소거하는 재간소화를 못 하고 멈춰버립니다. 실용적 팁: 복소식에 조건을 대입해야 할 때는 가능하면 절댓값·실수화(유리화) 등을 먼저 끝내서 i를 없앤 뒤 조건을 대입하거나, 대입 후 결과에 다시 simplify/expand/combine 같은 명령을 한 번 더 걸어주면 (필요한 도메인 조건과 함께) 정리가 되는 경우가 많습니다. 2026 07.19 저도 어림잡아 추측할 뿐이지 정확한 이유를 알지는 못합니다. 질문하신 사진을 그대로 (Gemini 3.5 Flash / ChatGPT / Claude Sonnet 5) AI에 넣어 보니 claude AI 가 제일 합리적인 답변을 주어서 이를 붙여 넣습니다. 2026 07.19 아 그렇네요. 감사합니다. ^^ 2026 04.28