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"사이"(으)로 총 9,894건 검색되었습니다.
- 생명의 블록, 외계에서 왔다?과학동아 l2023년 05호
- 뜻입니다. 소행성에 유기물이 존재하는 것과, 생명의 기원이 우주에서 탄생했다는 가설 사이에는 거대한 간극이 있습니다.” 즉 RNA를 이루는 우라실 분자를 외계에서 찾았다고 해서, 유전 정보를 담고 있는 거대한 RNA 분자가 외계에서도 만들어졌을 것이라 단정하기는 어렵다는 뜻이다. 이 ... ...
- 자연 덕후, 젊은 연구자 첫발 떼다어린이과학동아 l2023년 04호
- 지른 거지요. 2016년 지구사랑탐사대 4기 수료식에서 처음 만나 7년간 둘도 없는 친구 사이로 지낸 이원재, 현준서 대원. 지구사랑탐사대원으로 만나 찐친을 넘어,이제는 동료 연구원이 된 둘의 탐사기를 들려드립니다! 자연 덕후들의 지사탐 백분 활용기“그때부터였어요. 제가 준서 형을 흠모한 게 ... ...
- 좀비세포 없애 회춘한다어린이과학동아 l2023년 04호
- 말했어요.예를 들면 우리 손이 다섯손가락이 되기 위해서는 좀비세포가 발현돼 손가락 사이의 세포들이 죽어야 해요. 따라서 유익한 좀비세포들은 제외하고 노화를 유발하는 좀비 세포들만 찾아내 죽일 수 있도록 구별하는 연구가 필요하답니다 ... ...
- 사람 같은 생성형 AI는 언제? MIT-IBM 왓슨 AI 연구소에 묻다과학동아 l2023년 04호
- 특임교수로 일했다. 현재 과학커뮤니케이터로 활동하며 이웃집 과학자, 과학동아, YTN 사이언스 등 다양한 채널로 과학 이야기를 전하고 있다. 과학 현장에 직접 가서 콘텐츠를 제작하는 유튜브 과학 채널 ‘지식인 미나니’를 운영 중이고 최근 과학 만화책 ‘요즘 과학’과 GPT3 기술을 활용한 책 ... ...
- [이그노벨상] 단세포 생물에게 노선 설계 맡겼더니과학동아 l2023년 04호
- 그는 독성은 없지만 황색망사점균이 싫어하는 물질인 카페인과 퀴닌을 점균과 먹이 사이에 두었다. 그리고 6일이 지나자 황색망사점균은 카페인과 퀴닌이 있는 경로를 가로질러 튜브를 뻗쳤다. 두 물질에 독성이 없음을 학습한 것이다. 2021년에는 황색망사점균이 먹이의 위치를 기억하는 ... ...
- [버섯요정의 기묘한 모험] 곤충을 좀비로 만든다?! 기생균어린이과학동아 l2023년 04호
- 영원한 안식을 취하게 됩니다.곤충 내부에 가득 찬 동충하초의 균사들은 곤충의 외피 사이로 포자를 형성하는 기관인 자실체(버섯의 몸체)를 만들어 냅니다. 이것이 바로 동충하초죠. ‘자좌’라고 부르는 동충하초의 자실체는 곤충 외피 밖으로 뻗어나와 셀 수 없는 포자들을 바람에 뿌리며 또 다른 ... ...
- [뉴스&인터뷰] 드릴처럼 땅속 파고든다, 씨앗 심어주는 종자 운반체과학동아 l2023년 04호
- 말린 나무조각 사이로 새싹 하나가 고개를 내밀고 있다. 헬리콥터처럼 나무조각 날개 세 개가 달린 이 물건. 씨앗을 심는 종자 운반체다. 리닝 야오 미국 카네기멜론대 교수팀은 항공파종의 성공률을 높일 수 있는 드릴 모양의 종자 운반체를 개발했다고 2월 15일 국제학술지 ‘네이처’에 발표했다. ... ...
- 기어코 찾아올 죽음을 위한 궁리, ‘곱게 죽는’ 법과학동아 l2023년 04호
- 진행하는 모습. 물고기가 오가는 외롭지 않은 무덤, 산호초장 알록달록한 산호 사이를 유영하는 크고 작은 바다생물을 사랑한다면 산호초장은 어떨까요. 기후변화가 가속화되면서 세계 곳곳의 산호가 떼죽음을 당했다는 이야기, 이미 익숙하실 겁니다. 산호가 무리지어 서식하는 산호초는 다양한 ... ...
- DARE MIGHTY THINGS 위대함에 도전한 사람들과학동아 l2023년 04호
- ” 보이저 1, 2호는 3월 13일 기준 지구로부터 각각 159AU(천문단위·1AU는 지구와 태양 사이의 평균거리), 132AU 떨어진 우주를 항해하고 있다. 항해자(Voyager)라는 이름대로. 미국과 소련의 냉전은 1990년대에 끝났다. 이제 우주는 경쟁을 위한 장소가 아닌 협력을 위한 장소가 됐다. 미국과 러시아는 영국, ... ...
- [논문탐독] 녹조라떼, 머신러닝이 해결할 수 있을까?과학동아 l2023년 04호
- 것이 머신러닝 알고리즘의 장점입니다. 이 논문에서는 머신러닝으로 수질 매개변수 사이의 복잡한 인과 관계를 설명했습니다. 의암호의 총인 농도를 가장 잘 예측한 머신러닝 알고리즘은 장단기메모리(LSTM･long short-term memory)였습니다. LSTM은 순환신경망의 한 종류로, 과거와 현재의 입력값을 ... ...
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