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"알"(으)로 총 8,223건 검색되었습니다.
- [엄상일 교수의 따끈따끈한 수학] 볼록오각형 테셀레이션 문제수학동아 l2017년 12호
- 이용해 15번째 무늬를 발견했습니다. 하지만 최근까지도 15가지 방법이 전부인지를 알지 못했습니다. 그런데 2017년 7월, 프랑스 국립연구소의 미카엘 라오 박사가 볼록오각형을 테셀레이션하는 방법은 오직 15가지뿐이라는 걸 증명했다고 밝혔습니다. 증명은 라이스가 고안한 아이디어에서 시작해 ... ...
- 이 상자의 주인은 나야! 도트 앤 박스수학동아 l2017년 12호
- PSPACE 다음으로 복잡한 문제의 집합이다. 소탐대실! 작은 것에 현혹되지 마라전략을 그냥 알려주면 재미없으니, 퀴즈를 하나 낼게요. 아래 맨 왼쪽 그림은 4×4 격자에서 하는 도트 앤 박스로, 레드가 먼저 시작한 게임입니다. 완성된 상자가 한 개도 없고 선분이 짝수 개 있으니 레드가 그릴 차례예요. ... ...
- [가상인터뷰] 나무를 올라타는 염소가 있다?!어린이과학동아 l2017년 12호
- 아니라 침을 뱉는 행동도 씨앗을 멀리까지 보내는 데 중요한 역할을 한다는 사실을 알 수 있었다”고 말했어요.앞으로 우리의 똥뿐만 아니라 침을 뱉는 행동까지 모두 주의 깊게 관찰해 주세요! 그럼 이만 안녕 ... ...
- [Culture] 지옥구더기의 분류학적 위치에 대하여과학동아 l2017년 12호
- 손을 뻗칠 수 있을까? 그 중에도 생물학자가, 주변의 사소한 생명체들에 대해 알기 위해 인생을 바치는 안타까운 개체가 있을까? 관벌레 분류학 같은 문제를 해결하기 위해 다른 생태계의 가장 유명해 보이는 학자에게 도움을 구할 정도로 안타까운 개체가? 취한 과학자의 머릿속에서나 나올 법한 ... ...
- [수학소설 I 멋진 신세계] 신세계를 향해수학동아 l2017년 12호
- 내리는 모습을 보지 못하겠구나.”“저도 그래요. 그러고 보니 마고가 뭘 두려워했는지 알 것 같아요. 우리는 우주선 안에서 태어나고 살다가 죽는 거잖아요. 미래에 새로운 행성에 자리잡고 살 우리 후손을 위해서 다리 역할을 할 뿐이에요. 이렇게 생각하면 너무 허망해요. 우리 삶의 의미는 뭔지… ... ...
- [출동! 어린이과학동아 기자단] 고대문명과 이슬람을 꽃피운 아라비아의 길어린이과학동아 l2017년 12호
- 기원전부터 메소포타미아와 그리스, 로마와 활발히 교류하던 교역의 중심지였다는 걸 알 수 있다”고 말했어요. 아라비아, 이슬람이 꽃피다!“●카바 신전의 문이 기억에 남아요!”●카바 : 카바는 아랍어로 입방체(cube)를 의미하는 단어다. 사우디아라비아 메카에 이 이름을 붙인 신전이 있는데, ... ...
- [과학뉴스] 플라스틱이 물벼룩 생존 위협한다과학동아 l2017년 12호
- 미세 플라스틱이 침투하는 것으로 확인됐다. 특히 미세 플라스틱에 노출된 알은 10~15% 정도만 정상적인 발달을 보였고, 83%는 부화되지 못하고 죽었다. 안 교수는 “향후 플라스틱의 위해성 평가와 적절한 관리 방안 수립을 위한 자료로 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. doi:10.1038/s41598-017-12299- ... ...
- [과학뉴스] 산호도 씹어 먹는 돔의 비밀 밝혔다과학동아 l2017년 12호
- 견딜 수 있다. 길버트 교수는 “바이오 미네랄 성분이 어떻게 생성되고 기능하는지 알 수 있었다”며 “치아의 구조를 모방해 새로운 재료를 만들 수 있을 것”이라고 설명했다. 연구결과는 국제학술지 ‘ACS 나노’ 11월 15일자에 실렸다. doi:10.1021/acsnano.7b0504 ... ...
- [과학뉴스] 인명구조견용 ‘첨단 슈트’ 개발과학동아 l2017년 12호
- 측정 결과를 통해 구조견의 현재 기분이 불쾌한지 등 구조에 투입할 수 있는 상태인지를 알 수 있다. 또 카메라와 GPS를 이용해 조난자의 상태와 위치를 본다. 연구진은 “구조견이 장시간 구조 활동에 참여하면 피로와 집중력 저하로 수색 효율이 떨어질 수 있다”며 “구조 활동에 영향을 주지 ... ...
- [Future] 알파고 제로, 공식을 깨다과학동아 l2017년 12호
- 활용한 실질적인 제품이나 서비스는 구글 딥마인드 팀조차도 아직 완성하지 못했다. 알파고 제로의 강화학습 방법은 양질의 데이터를 확보하기 어려운 분야에서 특히 유용할 것이다. 의료, 법률, 투자, 예측 등의 분야에서 문제를 발굴하고 궁극적으로는 불치병이나 에너지 문제와 같은 인류의 ... ...
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