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"스톤"(으)로 총 194건 검색되었습니다.
- [400호 기념] 마인크래프트 어과동 마을제작기2어린이과학동아 l2021년 12호
- 블록을 부수고 들어가 커맨드블록을 설치했지요. 앞선 설정처럼 커맨드블록의 레드스톤 옵션을 ‘항상 사용’으로 바꿔 주고 아래 명령을 입력했어요. 위 명령은 ‘좌표(-15, 6, -15)을 기준으로 x축 방향으로 49칸, y축 방향으로 5칸, z축 방향으로 49칸 이내에 있는 플레이어 중에서 서바이벌 모드로 ... ...
- 물리 논문에 이름 올린 나는…고양이로소이다과학동아 l2021년 12호
- 0년 실험을 시작한 이래 78년간 피치가 떨어지는 장면을 목격한 사람은 없었다. 2000년 메인스톤 교수는 8번째 피치 방울이 떨어지는 순간을 담기 위해 현장을 실시간 중계했지만, 하필이면 피치가 떨어지는 날 카메라가 고장 나 기록하지 못했다. 그는 9번째 방울을 보지 못한 채 2013년 뇌졸중으로 ... ...
- 나만의 트랙에서 쌩쌩! 그래비트랙스어린이과학동아 l2021년 10호
- 내리막길만 있어야 한다는 법은 없죠! 오르막길도 만들 수 있어요. 빠르게 구르던 액션 스톤이 오르막길을 따라 올라가면, 속도가 느려지는 모습을 관찰할 수 있지요. 운동에너지가 위치에너지로 전환된 거예요. 그 후 내리막길이 시작되면, 다시 위치에너지가 운동에너지로 전환되어 속도를 ... ...
- [SF 소설] 화성의 칼과학동아 l2021년 09호
- 빼돌려 1년 뒤에 익명으로 공개한 MH290582F 문서의 첫 두 페이지는 이후 화성어의 로제타 스톤으로 불리며 마르코니 연구소가 잡아낸 화성 신호를 해독하는 데 결정적인 역할을 했다. 굽타의 사보타주를 통해 영국은 하드윅 팀이 발견한 화성 지식 독점 기간을 10년에서 20년 정도 잃은 것으로 추정된다 ... ...
- [이달의 책] ‘남성 전용’ 우주에 맞선 위대한 패배자들과학동아 l2021년 02호
- ‘남성 전용’ 우주에 맞선 위대한 패배자들 우주를 꿈꾼 여성들타냐 리 스톤 지음김충선 옮김│돌베개216쪽│1만 3000원 1959년 초 미국항공우주국(NASA)은 인간을 지구 궤도로 올려보내려는 머큐리 계획에 박차를 가하며 최고 기량을 가진 우주비행사 7인을 선발했다. 이들은 ‘사나이다움’을 ... ...
- [특집] 세상 끈질긴 생물막, 극한 환경에서도 살아남는다!어린이과학동아 l2020년 16호
- 정도로 도움이 되는 건가요? 뭐라고요? 우주선 안에서도 자랄 정도라고요? 미국 옐로스톤 국립공원에는 아름다운 색의 간헐천이 있어요. 땅속 깊은 곳에서 가열된 지하수가 일정한 시간을 두고 큰 분수처럼 뿜어져 나오죠. 그런데 이렇게 뜨거운 간헐천에서도 사는 미생물이 있어요. 고균에 ... ...
- 움짤, 과학자도 사랑하는 이유는?어린이과학동아 l2020년 12호
- 방식이 단순해 오류가 적답니다. 세균에 ‘움짤’을 저장한 과학자가 있다?미국 글래드스톤연구소의 뇌과학자 세스 시프만 연구원은 2017년 하버드대학교에서 말이 달리는 GIF를 대장균의 유전물질인 DNA에 저장한 뒤, 컴퓨터로 불러와 재생하는 데 성공했어요. 움직이는 이미지를 DNA에 저장한 건 ... ...
- [긱블 X 과학동아] 올해 최고의 메이커는 누구?!과학동아 l2020년 12호
- 갈아 만든 것만 같았습니다. 그 비밀은 스톤 스프레이에 있습니다. 3D 프린팅 출력물에 스톤 스프레이를 도색하면 보기에만 얼룩덜룩 돌 모양이 아니라 만졌을 때 질감도 돌과 비슷해집니다. 천장에는 LED, 밑바닥에는 LED 빛을 반사할 거울을 달았습니다. 어두운 곳에 LED 조명을 켜면 위아래서 나오는 ... ...
- [매스미디어] 3000만큼 사랑해, 블랙 위도우수학동아 l2020년 04호
- 감독을 맡았던 루소 형제는 중국 QQ 닷컴과의 인터뷰에서 “블랙 위도우는 소울 스톤을 얻기 위한 대가였다”며 다시 살아나기는 힘들다고 딱 잘라 말했습니다. 슬프게도 타노스를 물리친 이후의 블랙 위도우는 영영 만날 수 없게 됐습니다.이런 팬들의 마음을 읽었는지, 마블에서 긴 시간 동안 ... ...
- [딥러닝마트] 수학동아 l2020년 03호
- 열린 ‘디지털 컬링 대회’에서 우승했습니다. 컬링은 바둑처럼 상대의 전략에 대응해 스톤의 위치를 정해야 해서 경우의 수가 복잡한 게임입니다. 최 교수팀은 단순히 학습을 통해 가장 좋은 전락을 내놓은 것이 아니라 왜 그런 전략을 내놓았는지까지 설명 가능한 딥러닝 기술을 만들어 뛰어난 ... ...
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