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"선택"(으)로 총 4,504건 검색되었습니다.
- Part 1. 금메달 컨디셔닝과학동아 l2016년 08호
- 아밀레이스 활성이 저하되지만 불쾌한 자극에는 활성이 증가하죠. 다만 채취시간을 잘 선택해야 하는데요. 타액의 아밀레이스 분비량은 보통 오전 10시에 가장 낮고, 오후 3시부터 5시에 높아집니다. 그래서 항상 정해진 시간에 측정해야합니다아 당시 결과는 어떻게 나왔나요?해 보통 입국 1, 2일 ... ...
- [Tech & Fun] 공포는 사람을 편협하게 한다과학동아 l2016년 08호
- 사람과 단결해 눈앞의 위기를 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 나와 가까운 사람만 선택적으로 돕는 것은 믿을 만한 사람을 선별하는 데 들어가는 에너지를 줄여 위기 해결에 집중하게 하는 효과도 있다. 하지만 외부인에 대한 지나친 배척과 맹목적인 민족주의는 소수와 약자를 탄압하는 부작용을 ... ...
- [Editor’s note] 같이 해요!수학동아 l2016년 07호
- 학교 다닐 때도 죽이 되든 밥이 되든 혼자서 하는 편을 좋아했지요.그런데 이제는 협력이 선택이 아닌 필수인 듯합니다. 혼자서 머리를 싸매고 연구만 할 것 같던 수학자들도 다른 여러 수학자, 혹은 다른 분야 사람들과 만나 이야기하는 과정에서 아이디어를 얻고 성과를 냅니다. 수천 명이 참여하는 ... ...
- [News & Issue] 초파리 정자는 슈퍼파워♥과학동아 l2016년 07호
- 없어’ 라고 어필하며 성선택을 받기 위해서다. 그 중에서도 초파리의 거대한 정자는 성선택에 미치는 영향이 다른 것들에 비해 압도적으로 높다. 정자왕답다.※매력 지수 계산식 : log(성특성 부위의 크기)/log(몸집). 성특성 부분의 크기가 몸에 비해 얼마나 큰지 종마다 계산했다. 값이 클수록 성특성 ... ...
- Part 2. 미토콘드리아에 새겨진 인류의 기원과학동아 l2016년 07호
- C, D)은 다른 그룹보다 에너지(ATP)를 더 잘 만든다. 추위에 유리한 특정 하플로그룹이 자연선택됐을 가능성을 고려할 필요가 있다는 것이다.이런 단점 때문에 최근에는 상동염색체와 Y염색체로 유전자 해독 범위가 넓어지고 있다. 1990년대까지만 해도 세월이 많이 흐른 오래된 DNA는 전체를 해독하기 ... ...
- [Knowledge] “어떻게 내가 너의 우산이 돼줄까”과학동아 l2016년 07호
- 상호작용을 만드는 유전자가 남기는 복제본의 개수를 정확히 세도록 해준다. 즉, 자연 선택은 각 개체의 포괄-적합도(혹은 이웃-조정 적합도)를 최대화한다.여기까지 이해했다면 일단 핵심은 파악한 셈이다. 다음 화에서 해밀턴의 법칙과 유전적 근연도를 좀 더 탐구해 보자 ... ...
- [Career] “이산화탄소로 플라스틱을 만드는 날이 올 겁니다”과학동아 l2016년 07호
- 자동차나 휴대전화, 드론 등 대부분의 산업에서 재료는 기본 중의 기본이기 때문에 선택할 수 있는 진로의 범위가 넓다는 게 우리 학부의 장점입니다.이윤구 졸업 후에는 어떤 기업으로 진출할 수 있나요?남기태 우리 학교의 경우에는 졸업하는 학생의 절반 정도는 대학원으로 진학해 석박사 과정을 ... ...
- Part 1. 그들의 동거는 언제 시작됐을까과학동아 l2016년 07호
- 흡수하는 대신, 세포막을 활짝 열어 아예 크게 한 움큼 베어 먹는 방법(세포내흡수)을 선택한 세포였다. 한입에 많이 먹을 수 있지만 반대로 다른 원핵생물 같이 쓸데없는 불청객이 몸속에 들어올 수도 있는 위험한 방법이다. 이런 피해를 막기 위해 초기 진핵세포에는 일종의 면역반응이 있었을 ... ...
- PART 1. 캐릭터 만드는 4가지 비법수학동아 l2016년 07호
- 정확히 나타내려면 좌표가 수천~수만 개나 필요하기 때문에 정보가 부족합니다.이때 선택하는 방법이 바로 ‘확률’. 사람이 지을 수 있는 표정 데이터로 만든 확률 분포와 모션 캡처로 만든 표정 데이터를 비교합니다. 이 확률 분포의 한가운데에는 실제로 사람이 지을법한 여러 가지 표정 좌표의 ... ...
- [과학뉴스] 물고기가 사람의 얼굴을 알아본다?과학동아 l2016년 07호
- 쏘는지 관찰했다. 물총고기는 44개의 얼굴 가운데 훈련할 때 본 얼굴을 81% 정확도로 선택했다. 머리 모양과 색을 표준화한 두 번째 실험에서도 18개의 얼굴 중에서 학습한 얼굴을 86% 정확도로 골랐다.사람의 얼굴을 구분하는 것은 고도의 능력이다. 눈, 코, 입 등 생김새의 미묘한 차이를 인식할 수 ... ...
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