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"알"(으)로 총 8,223건 검색되었습니다.
- [Future] 너덜너덜 번아웃 된 기자, ‘마음챙김’에 도전하다과학동아 l2017년 01호
- 부신피질 축(HPA축) 활동이 증가하면서 부교감 신경계가 활성화 돼, 스트레스 호르몬으로 알려진 코르티솔 분비가 억제되는 것으로 나타났다(DOI: 10.1207/s15324796abm3203_9). 결과적으로 심박수, 호흡수, 산소 대사가 감소하고 소변 검사에서 아드레날린의 부산물인 ‘바닐만델산’ 농도가 줄면서 ... ...
- [Issue] 기후 위협하는 비행기구름과학동아 l2017년 01호
- 있기 때문이다.‘죽음의 비행기구름’ 켐트레일의 정체는?몇 년 전 인터넷에서는 ‘알 수 없는 세력’이 세계 인구를 조절하기 위해 비행기에 독극물을 실어 하늘에 구름 모양으로 퍼뜨린다는 음모론이 떠돌아다녔다. 화학물질로 이뤄진 비행기구름(콘트레일)이라는 뜻의 ‘켐트레일’이다 ... ...
- [Culture] 미래사회에도 인간이 필요할까요과학동아 l2017년 01호
- 앉아 모니터에 나타나는 화면을 응시했다. 왼쪽 벽에 설치된 또 다른 모니터에는 의미를 알 수 없는 추상적인 신호가 반복적으로 나타났다. 곧이어 뒤편에서 ‘지직 지지직’하는 기계음이 들려왔다. 남자의 감정이 3D 프린터로 출력되고 있었다. 엉뚱하게 들리지만, 색다른 미디어 아트 전시회의 한 ... ...
- [알쏭달쏭 논리 동화] 잠자는 숲속의 공주, 확률을 맞혀봐요수학동아 l2017년 01호
- 표현한다.잠에서 깬 공주의 추론다시 잠자는 숲속의 공주의 문제다. 어느 요일인지 알 수 없는 날에 잠에서 깨어난 공주는 왕자에게서 “동전이 앞면이 나왔을 확률은?”이라는 질문을 받는다. 공주는 모든 정보를 동원해 과거에 어떤 일이 일어났는지를 추론한다. 공주가 가진 가장 중요한 정보는 ... ...
- [과학뉴스] 어디 사니? 날개 보면 알 수 있다과학동아 l2017년 01호
- “이번에 제작한 지도를 통해 인류는 새의 날개 모양과 지구상 분포 사이의 관계를 알게 됐다”고 말했다. 이번 연구 결과는 ‘영국왕립학회지B’ 2016년 12월 14일자에 발표됐다 ... ...
- Part 2. 3진법 시대, 회로 인프라가 필요하다과학동아 l2017년 01호
- 값이 둘 다 1일 때를 제외하고는 출력 값이 모두 0인 게이트이며, NOT 게이트는 이름에서도 알 수 있듯이 입력 값이 0이면 1, 1이면 0을 출력한다. 자, 이제 3진법을 적용시켜보자. NOT 게이트에 0이 들어가면 무엇이 나와야 할까.다행히 3진법 소자를 개발하는 이들이 합의한 논리 게이트들이 있다(위 ... ...
- Part 2. 암흑에너지 없이 가속팽창 설명하기과학동아 l2017년 01호
- 일치했다. 그렇다면 과연 이 공간에 은하가 균일하게 분포한다고 말할 수 있을까. 잘 알려져 있듯, 평균값은 어떤 분포의 통계적 특성을 대표하지 못한다. 아인슈타인의 우주원리에서 말하는 공간적 균일성 외에, 물질이 분포할 확률밀도함수가 우주 어디에서나 같다는 ‘통계적 균일성 ... ...
- Part 3. 자기장과 진동어린이과학동아 l2017년 01호
- 분석했어요. 그 결과, 특정한 지하 깊이에서 여러 진동들이 비슷한 모양을 띤다는 것을 알 수 있었지요. 그리고 이를 바탕으로 캘리포니아 롱비치 지역의 지하 1km 구조를 밝히는 데 성공했답니다.나카타 박사는 “일상 진동은 정보의 양이 많아서 더 정밀한 분석이 가능하다”며, “더 넓고 깊은 ... ...
- [Future] 안동 권씨가 대전에 살게 된 까닭은?과학동아 l2017년 01호
- 구분된다는 점이 인상적이다. 정치, 문화적 요소가 인구 혼합에 영향을 미쳤음을 알 수 있다.독립적으로 고유한 성씨 구성을 보이는 곳으로는 제주도(핑크색)와 강원도 남부(보라색), 안동(파란색), 성주(하늘색) 4곳이었다. 제주도와 강원도는 지형적인 고립에 의해 고유한 성씨 구성이 유지된 것으로 ... ...
- [Future] 구글·네이버 번역기가 갑자기 ‘열일’하게 된 이유는?과학동아 l2017년 01호
- 번역 품질은 낮아진다.구글은 단어 벡터의 단위를 하나의 단어가 아닌 자주 쓰이는 알파벳의 조합(sub-word unit)으로 설정했다. 예를 들어 ‘teacher’이 하나의 단어 벡터가 아니고 ‘teach’와 ‘er’이 각각 단어 벡터가 된다. 김 리더는 “이렇게 벡터 단위를 줄여 번역 가능한 단어 조합의 수를 늘리는 ... ...
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