- TI nspire
[TI-nspire] 전원 Power On & Off / 대기 모드 Hibernate / 딥 슬립 Deep Sleep
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- 2019.01.21 - 15:25 2019.01.21 - 11:18 6247
1. 전원 On / Off
【on】 버튼을 눌러 기기를 켭니다.
├ 기기가 Stanby 상태일 때는 바로 화면이 바로 켜집니다.
├ 로고 화면(Progress Bar)이 나타나는 것은 OS가 새로 로딩됨을 의미합니다.
└ 최초 실행이라면 이후 언어와, 폰트크기를 묻는 창이 나타납니다.
【ctrl】【on】 버튼(=off)을 눌러 기기를 끕니다. (Standby 모드로 진입)
├ 마지막 사용중이던(Current) 모든 설정과 메모리 내용들은 (다시 켤 때) 그대로 유지됩니다.
└ 단, Reset 할 경우 Document로 저장하지 않은 설정과 내용은 사라집니다.
2. 끄기 Off (Standby / APD / Hibernate / Deep Sleep)
1. 【ctrl】【on】 및 APD (Automatic Power Down)
【ctrl】【on】 버튼으로 기기를 끄면 기기는 Standby 모드로 진입합니다. Standby 모드에서 다시 기기를 【on】 시키면 기기는 OS 재로딩을 거치지 않고 2~3초 후 바로 켜집니다.
켜진 상태에서 아무 동작이 없이 3분(기본 설정)이 지나도 기기는 자동으로 Standby 상태가 됩니다. 이는 APD 기능에 의한 것이며, 【ctrl】【on】으로 기기를 끈 것과 동일한 효과입니다. APD 시간 설정은 Handheld Setup - Power Standby 에서 변경할 수 있습니다. (1분 / 3분(기본) / 5분 / 10분 / 30분 중 선택)
2. Hibernate (동면 모드)
Hibernate(=동면) 기능을 설정하고 Standby 상태에서 Hibernate 설정 기간이 경과하면, 기기는 Standby모드에서 Hibernate 모드로 변경됩니다. 변경될 때 기기는 현재의 작업을 메모리에 저장하고, 다시 켜질 때 시스템 리부팅 후 저장된 작업을 다시 불러옵니다.
1일 / 2일 / 3일 / 4일(기본) / 5일 / Never(=동면되지 않음=Off시 계속 Standby 상태 유지)
Hibernate 상태에서는 (Standby 보다) 배터리 소모가 적기 때문에, 배터리를 오래 유지하려면 Hibernate 설정을 짧게 잡는 것이 좋습니다. 대신 동면상태에서 다시 켤 때 OS 리부팅 시간이 오래걸리는 단점이 있습니다.
3. Deep Sleep feature?
설명서(Handheld Getting Started)에 보면 Deep Sleep 기능에 대한 설명이 나옵니다. Nspire 기종 중 Hibernate 모드가 있는 기기는 Hibernate 가 Deep Sleep 을 대신한다고 보시면 될 것 같고, Hibernate 기능이 없다면 아마도 Deep Sleep 기능이 있을 것으로 생각됩니다. (Hibernate 기능도 있고, 별도로 Deep Sleep 기능도 있다는 의미일 수도 있습니다. 제보 바랍니다.)
Deep Sleep 기능이 있는 모델에서는 Reset 버튼이 파란색(Blue)이라고 설명서에 적혀 있습니다.
- 끄기 : 기기 뒷면의 파란색 Reset 버튼을 4초 이상 누르고 있으면 Deep Sleep 모드가 됩니다.
- 켜기 : Deep Sleep 모드에서 기기를 다시 켜려면 【on】 버튼을 4초 이상 누르세요.
※ Deep Sleep 기능이 없는 모델에서는 Reset 버튼을 4초 이상 누른다 해도, Reset 버튼을 뗄 때 자동으로 재시작(Reboot) 되므로, 강제로 Deep Sleep 시킬 방법은 없습니다.
3. 배터리 관리법
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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