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"큰"(으)로 총 14,224건 검색되었습니다.
- [지식] 안테나, 우주의 소리를 듣다!수학동아 l2015년 08호
- 판단하기에 잰스키가 궁금해 하는 미세한 잡음은 국제전화 서비스를 운영하는 데 큰 문제가 되지 않았다. 경영진은 그의 제안을 거절했고, 결국 잰스키는 1935년 이 분야를 떠났다.잰스키는 안타깝게도 불과 44세의 젊은 나이에 생을 마감했다. 그의 연구는 죽음 이후 더 빛을 발했다. 1973년 ... ...
- [생활] 디자인 놀이터에서 즐기는 수학데이트수학동아 l2015년 08호
- 이토록 아름답게 디자인할 수 있었을까요?비정형 건축물을 디자인할 때는 컴퓨터가 가장 큰 역할을 합니다. 실제로 종이 위에 그리는 평면도면 설계 방식만으로는 DDP와 같은 비정형 건축물을 지을 수 없어요. 그래서 DDP는 ‘빌딩정보모델링(BIM)’이라는 소프트웨어를 활용해 3차원 입체설계 ... ...
- 감정은 마음먹기에 달렸다과학동아 l2015년 08호
- 불안이 너무 적으면 또 문제가 된다. 적당한 불안은 각종 위험을 알아채고 예비하는 데 큰 도움이 된다. 각종 ‘불감증’으로 인해 터지는 사고들이 좋은 예다. 동기부여에 도움이 되기도 한다. 좋은 결과를 상상하며 열심히 준비를 하는 사람도 있지만 대부분의 사람들은 발등에 불이 떨어져야만 ... ...
- 세계1위 로봇 휴보에겐 ‘포도’가 있었다과학동아 l2015년 08호
- 필요가 없다. 서재방만 따로 떼어내면 되니까.실제 대회에서도 이런 소프트웨어 구조는 큰 도움이 됐다. 이 대표는 “과제별로 작동하는 모듈이 달라서, 한 군데서 에러가 나도 다른 모듈을 쓰면 돼 문제를 빨리 해결할 수 있었다”고 말했다. 한 군데서 에러가 나면 전체를 손봐야 하는 다른 팀의 ... ...
- 물의 지배자 모사사우루스과학동아 l2015년 08호
- 모사사우루스는 오늘날의 고래처럼 전 세계의 바다를 누비며 살았다. 이들은 당시 가장 큰 해양포식자로, 화석기록를 보면 바다 속에서 움직이는 거의 모든 동물을 잡아먹었다. 지금까지 학계에 보고된 모사사우루스의 뱃속 내용물로는 물고기, 바다거북, 그리고 다양한 해양파충류들의 잔해가 ... ...
- INTRO. 쌍둥이는 왜 다를까과학동아 l2015년 08호
- 선을 처리하면 언니는 자유롭게 선의 경계를 뭉개는 스타일이다. 무엇보다 가장 큰 차이로 꼽은 것은 성격이었다. 영채 씨는 “언니처럼 연고도 환경과 경험의 차이 때문이다. 하지만 일시적인 환경 조건이 어떻게 몸과 성격, 취향을 바꿀까. 과학적으로 이야기하면 경험이 DNA의 ‘사용법’을 바꿔 ... ...
- PART4. 그들이 ‘변신’하는 이유과학동아 l2015년 08호
- 현재는 실험실과 농장에서 줄기세포를 직접 사용하고 있다. 식물 줄기세포의 가장 큰 특징은 전형성능(totipotency)이다. 전형성능은 보통 세포 하나로 온전한 개체를 만들 수 있는 능력을 말한다. 인간세포에서도 전형성능을 유도할 수 있다면 피부세포 하나로 복제인간을 만들 수 있다는 의미다. ... ...
- PART3. 어떤 관객을 공략해야 하는가과학동아 l2015년 08호
- 하지만, 우리는 모두 서로 다른 두려움을 가지고 있다. 반동형성 이론에 따르면 두려움이 큰 사람은 상대적으로 공포영화를 선호하게 된다.최명기 청담하버드심리센터 원장은 “낮은 현실검증력, 무의식적인 분노, 두려움 세 조건에 부합하는 사람은 대체로 어린 청소년일 경우가 많다”고 말했다. ... ...
- Part 2. 탐식에 빠진 TV : 쿡방, 왜 재밌을까 촬영공식3과학동아 l2015년 08호
- 할 때 평소보다 음식을 44%나 더 먹었다. 또 재미있게도 같이 먹는 사람이 많을수록 더 큰 식욕을 보였다. 함께 먹는 사람이 1명이면 평소보다 33% 더 먹고, 2명이면 47%, 3명이면 58%, 4명이면 69%, 5명이면 70%, 6명이면 72%까지 섭취량이 늘었다. 상대방의 먹는 모습이 모방 심리를 자극하기 때문이다. 지난해 ... ...
- 이지스함 레이더를 야구에 가져오다, 스탯캐스트과학동아 l2015년 08호
- 것은 아니다. 스탯캐스트는 한 게임당 7.3테라바이트의 데이터를 생성한다. 이렇게 큰 빅데이터에서 어떤 정보가 가장 유용한 정보인지는 여전히 미지수이다. 그렇기 때문에 메이저리그의 많은 구단은 앞 다투어 빅데이터 전문가를 고용해 데이터를 분석하고 있다. 이에 따라 각 구단마다 공개된 ... ...
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