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"특징"(으)로 총 4,511건 검색되었습니다.

[인공지능, 수학으로 타파]수학동아 l2021년 10호

얻습니다. 이때 쓰이는 연산이 바로 ‘합성곱(Convolution)’입니다.  합성곱은 두 함수의 특징을 모두 가질 수 있도록 합성시키는 연산의 한 종류입니다. 예를 들면 자연에서 서로 다른 두 개의 파도가 서로 마주보며 진행한다고 상상해봅시다. 두 개의 파도는 겹쳐지면서 새로운 모양을 나타냅니다. ... ...

[한페이지 뉴스] 코로나19, 알파, 델타, 감마…, 뮤 변이 바이러스 국내 발생과학동아 l2021년 10호

나눠 변이 체계를 분류했다. 전염성을 높이거나 백신 효과를 약화시키는 등 위험한 특징이 확인된 변이는 우려 변이, 결합 부위 변화나 항체에 영향을 미치는 등 위험 가능성이 있으나 추가 검토가 필요한 변이는 관심 변이다. 알파, 베타, 감마, 델타 등 4종류는 우려 변이에 속하며, 에타, 이오타, ... ...

글꼴에 둘러싸인 일상과학동아 l2021년 10호

디자이너 파울 레너가 디자인한 산세리프체다. 가로획과 세로획의 굵기가 비슷한 것이 특징이며 조형미가 뛰어나 다양한 브랜드에 사용됐다. 나이키, 루이비통, 슈프림 등의 브랜드 로고로 사용됐다. 완벽한 원과 단순한 형태로, 폭넓은 응용이 가능해 전 세계에서 많이 쓰이는 글꼴 중 하나다 ... ...

[과동키즈] 이제는 없는 얼굴을 위하여과학동아 l2021년 10호

색감과 질감, 주름의 모양, 검버섯과 사마귀 같은 병변까지. 60대 백인 얼굴의 미세한 특징들을 관찰하고 묘사하는 데 그 사진들이 유용하게 쓰였다. 나머지는 예술적 허용(artistic license)의 영역이다. 표정과 각도, 조명과 배경색 등 인물의 감정과 분위기는 나의 주관적 해석에 따라 연출된다. ... ...

[논문탐독] 세차게 내리는 빗방울을 하늘에서 들여다 보다과학동아 l2021년 10호

점에서 두 번째 유형과 비슷하지만 동태평양 열대수렴대 지역에서 유난히 많이 관찰되는 특징이 있습니다. 누구에게나 열려있는 기상학 연구위성 관측으로 알아낸 강수 구름의 유형은 기존의 여러 지상관측 연구 결과와 큰 틀에서 비슷했습니다. 기존의 연구결과와 일맥상통하면서도 지상관측의 ... ...

[특집] 가볍게 들고다니며 시간을 알아보자. 혼개통헌의수학동아 l2021년 09호

지나는 길인 ‘황도’ 위의 춘분점과 동지점 등 세 점을 연결한 T자형 막대를 지닌 것이 특징입니다. 가볍고 작은 휴대용 천문시계 혼개통헌의는 약 12cm 정도 크기에 1kg도 되지 않는 가벼운 무게의 간단한 구조이면서도 현재의 날짜와 시간, 특정 별의 좌표 등을 알 수 있는 천문시계입니다. ... ...

이불킥 하신 분 어서오세요, 기억 지워드립니다과학동아 l2021년 09호

뇌 안에 ‘단단하게’ 자리 잡는 현상을 ‘강화(consolidation)’라 부른다. 내가 그 사람의 특징을 상당히 오랫동안 기억한다면, 이 정보는 머릿속에 어떤 형태로든 남아 있게 된다. 학습되는 정보들은 실체가 없지만, 특정 과정을 거쳐서 뇌 속에 각인된다. 마치 스피커에서 흘러나오는 음악이 귀를 ... ...

[기획] 2020 도쿄올림픽 스케이트 보딩, 서핑 그리고 스포츠 클라이밍수학동아 l2021년 09호

큰 인기를 끌고 있는 서핑과 스포츠 클라이밍이 관심을 받았습니다. 먼저 이들 종목의 특징과 경기 규칙을 알아볼까요?  스케이트 보딩 스케이트 보딩은 길이 약 80cm, 폭은 약 20cm의 스케이트 보드를 타는 스포츠로, 2020 도쿄올림픽에서는 스트리트와 파크라는 두 가지 세부 종목으로 나눠 ... ...

[게임 디자인 씽킹] 빛에 따라 달라지는 게임 배경 그래픽수학동아 l2021년 09호

개발자가 현실을 모방해 인공적으로 만든 것입니다. 그렇다면 이런 배경 그래픽은 어떤 특징을 가지고 있을까요? 마인크래프트를 통해 살펴보겠습니다.  마인크래프트처럼 태양 빛에 의한 색의 변화를 시간대별로 파악하는 것은 현실감 있는 게임 분위기를 연출하는데 매우 중요합니다. 여러분이 ... ...

윤리에 눈 뜬 AI, 망각에 손 내밀다과학동아 l2021년 09호

우선적으로 파악해야 한다. 여기에서 토끼까지 구분하기 위해 학습을 하면 새로운 특징을 찾고 가중치를 재배치해야 한다. 과거 학습된 가중치가 바뀌며, 결국 AI는 고양이와 개를 구분하는 법을 잊게 된다.이는 단순히 컴퓨터에 저장된 데이터가 유실되는 현상과는 다르다. AI는 주어진 문제를 ... ...

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