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- [데이터로 지구 지킨다] 전기가 집으로 오기까지어린이과학동아 l2024년 08호
- 우리나라 기업이 호주의 LNG 개발 사업에 수십억 달러를 투자한 탓이에요. LNG는 석탄 다음으로 탄소 배출량이 많은 화석연료입니다. 이산화탄소보다 온실 효과가 무려 84나 높은 메테인을 배출해 문제가 되죠. 이렇게 온실가스를 줄이려는 국가의 노력은 기후 위기 시대 국가 경쟁력을 평가하는 ... ...
- [기획] 메테인, 줄이고, 활용하자!어린이과학동아 l2024년 08호
- 수 있는 기술이 나왔어요. 경희대학교 화학공학과 이은열 교수팀은 메탄자화균을 발효한 다음 플라스틱인 나일론의 원료 카다베린을 합성하는 데 성공했죠. 나일론은 가볍고 강도가 높은 고분자로, 옷이나 가방 등을 만드는 데 자주 쓰여요. 대부분 나일론은 지구를 뜨겁게 하는 화석연료인 석유로 ... ...
- [가상인터뷰] 몸에 닿으면 녹는 전자 잉크 개발!어린이과학동아 l2024년 07호
- 갈륨을 활용해 전자 잉크를 만들었다고 발표했어. 작은 호스와 연결된 통에 잉크를 넣은 다음, 호스로 원하는 모양의 물건을 만들 수 있지.이 잉크를 활용해 만든 물건은 피부에 올리고 약 40초가 지났을 때 부드럽게 밀착된단다. 연구팀은 지난해 10월, 갈륨으로 주삿바늘을 만들기도 했어. 왜 이런 ... ...
- [LEVEL UP! 디지털 바른생활] 디지털 미디어 세계의 길잡이, 디지털 영상지도어린이과학동아 l2024년 07호
- 미디어처럼 사용자가 직접 정보를 등록할 수도 있어요. 내가 쓰는 지도 앱에 로그인한 다음 특정 장소에 대한 정보를 남기는 거예요. 집 주변 놀이터의 사진을 찍어 다른 사람들에게 공유하거나 맛있게 먹은 음식점에 대한 후기를 남겨 보세요. 정보가 더 많이 쌓일수록 디지털 미디어 세계는 점점 더 ... ...
- [도전! 섭섭박사 실험실] 시간을 달리는 섭섭박사어린이과학동아 l2024년 07호
- 물질 을 넣어 소재를 이루는 고분자들이 해체되고 다시 결합 할 수 있도록 했어요. 그다음, 빛에너지를 열에너지로 바꿔주는 투명한 염료를 섞어 햇빛을 비추면 화학 결합이 활발하게 일어날 수 있도록 했지요. 연구팀은 새로 개발한 소재를 자동차 모형에 바르고 표면에 흠집을 낸 후, 햇볕에 30분 ... ...
- 규칙을 따라 그려 봐!어린이수학동아 l2024년 06호
- 곱셈구구의 값만큼 움직이고, 움직인 방향을 기준으로 오른쪽으로 회전한 다음, 다시 다음 곱셈의 값만큼 움직이는 규칙을 활용해서 무늬를 만들어요. 이때, 곱셈의 결과가 두 자리 수라면 십의 자리 수와 일의 자리 수를 서로 더해 한 자리 수로 바꾸고, 그만큼을 이동해야 해요. 1단 곱셈구구는 1, 2 ... ...
- [이달의 과학사] 1883년 3월 20일, 신발 기계 발명어린이과학동아 l2024년 06호
- 고정시켰어요. 그리고 몸체 가죽을 밑창 아래까지 잡아당긴 뒤 밑창에 못을 박았지요. 그 다음 가장 바깥쪽 밑창을 붙여주면 쉽게 신발을 완성할 수 있었습니다. 마첼리거는 이 기계의 도안으로 1883년 3월 20일 특허 승인을 받았어요. 마첼리거가 신발 기계를 만든 덕분에 사람들은 신발 몸체에 ... ...
- [통합과학 교과서] 꽃이 피지 않아요!어린이과학동아 l2024년 06호
- 식물도 있어요. 예를 들어 개나리, 진달래, 벚꽃과 같은 봄꽃은 추운 겨울을 지내야 다음 해 봄에 꽃을 피울 수 있어요. 이 식물들은 여름부터 꽃 피울 준비에 돌입해 가을에 미리 꽃눈을 만들어요. 그리고 곰과 같은 동물이 겨울잠을 자는 것처럼, 추운 겨울 동안 겨울잠을 잔답니다. 살아 있지만 ... ...
- [가상 인터뷰] 식물 속 미세플라스틱, 후손이 물려받는다어린이과학동아 l2024년 06호
- 것을 확인한 거야. 우리가 그 완두콩을 먹으면 어떻게 돼? 안윤주 교수는 “식물이 다음 세대로 전달한 미세플라스틱은 열매를 먹는 사람과 동물에게 전달된다”고 말했어. 인간이 만든 미세플라스틱이 자연의 순환을 통해 다시 인간에게 도달한 거야. 결국 우리는 미세플라스틱을 줄일 수 있는 ... ...
- 딥페이크, 어떻게 만들어질까?어린이과학동아 l2024년 06호
- 생성망은 합성하려는 얼굴의 핵심 정보를 받아 그럴듯한 가짜 이미지를 만들어요. 그 다음 분류망은 생성망이 만든 가짜 이미지가 미리 학습한 실제 데이터와 얼마나 비슷한지 계산하죠. 이 과정을 여러 번 거치면서 생성망은 분류망이 구분할 수 없을 정도로 현실적인 가짜 이미지를 만들어 냅니다. ... ...
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