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"조건"(으)로 총 4,052건 검색되었습니다.
- [한페이지 뉴스] 14개 원소 품은 ‘슈퍼 다원소 촉매’의 탄생과학동아 l2021년 10호
- 표면적이 넓은 구조가 완성됐고, 14종의 금속이 균일하게 섞였다. 연구팀은 산성 조건에서 수소를 발생시키는 반응과 산소를 발생시키는 반응에서 각각 완성된 촉매의 성능을 실험했다. 전기분해할 물에 전극과 연결된 촉매를 넣고 흐르는 전류를 측정해 반응속도를 평가했다. 그 결과 전기화학적 ... ...
- 제국의 무덤이 된 지질학 요새, 아프가니스탄과학동아 l2021년 10호
- 하루에 10~37℃를 오가는 일교차와 여름엔 덥고 건조하고 겨울엔 추운 혹독한 기후 조건은 그 자체로 강력한 무기로 작용했다. 이 자연 장벽은 외세를 막는 데에는 큰 역할을 했지만, 아프간 토지의 대부분을 차지하면서 실질적으로 이용할 수 있는 농경지와 주거지를 매우 희소하게 만들어 ... ...
- [기획] 방사성 오염수 바다와 밥상을 오염시킬까?어린이과학동아 l2021년 10호
- 물질의 농도, 오염수 배출 기간, 배출 수심, 바다 수온, 염분, 풍속, 풍향 등의 방류 조건에 따라 달라질 수 있다”며, “구체적인 영향 평가를 위해선 일본이 오염수 배출과 관련해 객관적인 자료를 공유해야 한다”고 말했어요. 또한, “바닷물이 어떻게 이동하고, 삼중수소가 언제 얼마나 많이 ... ...
- [한페이지 뉴스] 맛있는 차 알아보는 과학적인 방법과학동아 l2021년 10호
- 구연산 등 산성을 띠는 첨가물을 넣었을 때 막이 만들어지는 비율이 가장 낮았다. 실험 조건에 따라 막의 두께 변화가 관찰되기도 했지만, 변형률과는 큰 관계가 없었다.캐롤라인 지아코민 스위스 취리히연방공대 연구원은 “감귤류 같은 산성 성분을 말린 찻잎과 함께 우려내면 막을 적게 만들고, ... ...
- [특집] 온라인 수업을 메타버스에서 한다고?어린이과학동아 l2021년 10호
- 유행이 꺾여도 메타버스 인기가 지속될까요?메타버스의 인기가 지속되는 데 가장 필요한 조건은 장비라고 생각해요. 유무선 인터넷이 잘 갖춰져야 하고, 노트북이나 컴퓨터, 태블릿을 한 명당 하나씩 쓸 수 있어야 하죠. 메타버스를 활용한 교육에 선생님과 학부모님의 관심도 필요하답니다 ... ...
- [JOB 터뷰] 꿈을 조립한다! 국내 최초 레고 공인 작가 김성완어린이과학동아 l2021년 10호
- 내리죠. 이때 레고 지사의 추천이 꼭 필요하답니다. 이 외에도 시장의 규모 등 여러 가지 조건이 맞물려야 해요. Q 그런데 컴퓨터 프로그램도 만드셨다고요? 작업실에 있는 레고 부품의 종류만 5000여 개예요. 그러니 작업 과정을 줄일 수 있는 방법이 필요했지요. 게다가 전 국내에서 1호 레고 ... ...
- 잘 읽히는 글꼴, 기억 잘 되는 글꼴은 따로 있다?과학동아 l2021년 10호
- 연구원이 65세 노인을 대상으로 한 2016년 실험에서는 모든 글자 크기 조건에서 바탕체가 돋움체보다 읽는 속도가 빨랐다. doi: 10.5392/JKCA.2016.16.11.661박윤정 국민대 시각디자인학과 교수는 “한글의 영역에서 바탕체는 오랫동안 글자 세계를 지배해 왔다”며 “익숙함이 가독성을 높이는 원인 중 하나일 ... ...
- [IBS×수학동아 수학동아 l2021년 09호
- 결과를 얻을 수 있다. 이 과정은 절대 단순하지 않다. 사회과학 문제에는 여러 목적과 조건들이 있기 때문이다. 한 예로 검색 사이트가 단지 클릭 수를 높이는 목적함수를 설정한다면 자극적인 낚시성 기사나 가짜뉴스가 많이 추천될 것이다. 따라서 검증되지 않은 정보의 노출을 줄이고 이로운 ... ...
- [이공계 인터뷰] 첨단산업의 출발점 반도체 엔지니어과학동아 l2021년 09호
- 박사 등 학위나 자격증도 필수조건은 아니다. 다만 자신의 전문성을 보일 수 있는 하나의 조건은 될 수 있다.Q2 반도체 엔지니어를 꿈꾸는 이들에게 한마디우선 세상에는 다양한 일이 있는 만큼 꿈을 찾기 위해서는 많은 경험을 하는 것이 중요하다. 그리고 반도체와 AI는 현재 만큼이나 미래에 더욱 ... ...
- [논문탐독] 이미지와 자연어를 연결 짓는 새로운 딥러닝의 등장과학동아 l2021년 09호
- 데이터만 많이 모으면 분류가 가능하다는 건 딥러닝의 큰 장점이었지만, 반대로 분류 조건이 바뀔 때마다 새롭게 데이터를 모아야 한다는 것은 굉장히 번거로운 작업입니다.‘비싼’ 데이터가 필요하다는 것도 딥러닝 학습의 한계로 꼽힙니다. AI가 성능을 올리기 위해서는 ‘레이블링’이 된 ... ...
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