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"구분"(으)로 총 3,361건 검색되었습니다.
- [수학 고민 상담소 수담수담] 우리가 사는 사회 수학으로 풀어봅시다!수학동아 l2021년 02호
- 경우 이를 각각 2회, 3회, 0회, 10회씩 말했고요. 아래 그림➊에서 세로줄인 ‘열’로 구분한 네 개의 단어를 흔히 ‘차원’이라고 부릅니다. 중요하게 다루겠다고 결정한 것들이죠. 가로줄인 ‘행’으로 나눈 이름은 ‘관찰단’이라고 해요. 차원 수가 적고 관찰단이 많은 데이터가 비교적 처리하기 ... ...
- 데이터 홍수 문제 없다, 차세대 저장장치과학동아 l2021년 02호
- 실험을 진행했다.연구팀은 분자에 저장된 정보를 다시 재현하기 위해 각각의 분자를 구분해 분석할 수 있는 질량분석 방법을 사용했다. 그 결과 저장된 이미지를 오차율 0.11% 이내로 재현하는 데 성공했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 지난해 2월 4일자에 발표됐다. doi: 10.1038 ... ...
- [과학용어 따라잡기] 스윙바이, 운석어린이과학동아 l2021년 02호
- 언뜻 봐서는 그냥 돌멩이와 운석의 차이를 구분하기 어려울 거예요. 하지만 둘을 구분할 수 있는 결정적인 힌트가 있답니다. 그건 바로 운석 표면에 있는 ‘용융각’이라 불리는 흔적이에요. 운석은 지구의 대기를 통과할 때 공기와의 강한 압축열로 표면이 녹았다가 식어요. 이 때문에 까맣게 ... ...
- [그래프뉴스] 에취~! 오늘의 꽃가루 농도 확인하세요어린이수학동아 l2021년 02호
- 사람들이 참고할 수 있도록 ‘꽃가루 농도위험지수’를 낮음, 보통, 높음, 매우 높음로 구분해서 알려준다고 밝혔어요. 오전 6시와 오후 6시에 측정한 결과를 ‘날씨누리’ 홈페이지에서 볼 수 있어요.소나무와 참나무는 4월부터 6월까지, 잡초류는 8월에서 10월까지 지수를 공개해요. 알레르기 ... ...
- [매스크래프트] #13. 보신각 종을 꼭 닮은 통계학의 핵인싸 정규분포!수학동아 l2021년 01호
- 157.11cm이기 때문이죠(국민건강보험공단, 건강검진통계). 우리나라 성인의 키를 남녀로 구분해 그래프를 그리면 이 자료 역시 평균을 중심으로 종 모양을 이루는 정규분포에 가까워요. 정규분포를 따르지 않는 확률분포도 자료의 개수가 충분히 크면 ‘표준화’라는 작업을 통해 정규분포로 만들 수 ... ...
- '궁극의 질문'을 함께 풀어봐요!과학동아 l2021년 01호
- 식물이 서로 소통한다고 할 때 이것이 환경적인 요소인지 실제 신호전달의 결과인지 구분하는 것은 매우 재밌는 연구주제다. 해결의 길잡이 소리를 내거나 문자를 남기지 못하는 식물이 소통할 수 있는 창구는 ‘공기’와 ‘토양’이다. 같은 바구니에서 하나의 과일이 썩으면 다른 과일도 썩는 ... ...
- [특집] 세상을 말하는 숫자 빅데이터어린이수학동아 l2021년 01호
- 후후…, 앞에서 김민형 교수님이 얘기한 알쏭달쏭한 수수께끼에 바로 답이 있군! 최고의 수는 세상 어디에나 있지. 우리 주변의 모든 것이 수라고 ... 않아요. 하지만 데이터를 이용하는 사람은 거짓말을 만들어낼 수도 있어요. 진실과 거짓을 구분하기 위해서는 숫자를 읽을 줄 알아야 해요 ... ...
- [논문탐독] 광자력계 그물 펼쳐 암흑물질 찾는다과학동아 l2021년 01호
- 광자력계의 신호가 암흑물질에서 오는지, 주변 자기장의 미세변화에서 오는지 구분해야 했습니다.연구팀은 광자력계에 전자기 차폐를 활용해 주변 자기장의 변화에 최대한 영향을 받지 않도록 만들었습니다. 원자의 스핀 운동에 변화가 생긴다면, 그것은 암흑물질 신호로 해석할 수 있게끔 말이죠 ... ...
- [이슈1] 수학과 친해지는 진짜 쉬운 방법어린이수학동아 l2021년 01호
- 많이 읽다 보니 빠르게 읽는 법도 자연스럽게 익히게 됐어요. 잘 쓴 글과 못 쓴 글을 구분할 수 있게 됐고, 제 의견과 달라도 근거와 함께 논리정연하게 풀어나가는 글에는 좋은 점수를 주죠.수학과 친해지기도 중요합니다. 중국의 국가지도자였던 장쩌민 전 주석은 수학 문제 푸는 것이 취미라고 ... ...
- [특집] 취향저격수가 되는 첫걸음 ‘벡터’수학동아 l2021년 01호
- 키워드 14개의 위치 관계를 알 수 있어 각 잡지 구독자의 특징을 나타내는 키워드를 구분해서 묶을 수 있기 때문입니다. 그런 뒤 잡지를 구독하지 않는 고객 A의 정보를 벡터로 나타내서 각 키워드와의 거리와 각도 등을 계산하면 어떤 잡지를 추천할지 알 수 있습니다. 한눈에 익히는 벡터와 그 ... ...
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