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"공격"(으)로 총 1,990건 검색되었습니다.
- [과학뉴스] 불나방의 초음파 경고 “나 맛없거든!”과학동아 l2016년 06호
- 실제 자연에서 확인된 건 이번이 처음이다.연구팀은 불나방이 무조건 초음파로만 박쥐의 공격을 물리치는 것은 아닐 것이라고 추측했다. 실제로 많은 경우 이리저리 도망을 다닌다. 다우디연구원은 “에너지 비용을 고려해 두 가지 방법을 섞어 쓸 것”이라고 설명했다. 연구결과는 ‘플로스원’ ... ...
- Part 3 스마트폰 해킹, 막아낼 방패는 있을까과학동아 l2016년 06호
- 극심하다. 지난해에는 ‘어도비 플래시 플레이어’의 제로데이 취약점(CVE-2015-5122)을 공격한 해커에 의해 일본의 일부 웹사이트가 특정 사이트로 우회돼(이를 파밍이라고 한다) 사용자들의 단말기에 백도어를 감염시킨 사례가 있었다. 제로데이 취약점만 알면 백도어를 심는 건 아주 간단한 일이기 ... ...
- [지식] 어벤져스 vs 어벤져스, 그들만의 대결이 시작된다!수학동아 l2016년 05호
- 이 법칙에 따르면 원거리 전투에서는 근접전보다 병력 수가 더 중요해진다. 각 진영의 총 공격력은 병력 수의 제곱에 비례하기 때문이다. 즉 우리 편의 병력이 상대편의 절반밖에 되지 않은 상황에서 이기려면, 우리 편의 전투력은 상대편의 2배가 아닌 4배 이상이어야 한다.란체스터 법칙이 잘 ... ...
- [과학뉴스] 개미가 ‘군기’ 잡는 방법과학동아 l2016년 05호
- 타카오 사사키 연구팀은 인디안점핑개미(Harpegnathos saltator) 암컷 일개미들 사이의 공격적인 행동을 연구했다. 여왕개미가 사라졌거나, 규모가 과도하게 커져 분가를 앞두고 있는 개미 무리에선 일개미들 사이에 지배권을 확립하기 위한 행동이 관찰된다. 지배권을 획득한 개미는 먹이자원에 쉽게 ... ...
- [과학뉴스] 고대인의 본성은 선한 천사?과학동아 l2016년 05호
- 등 폭력의 흔적이 있는지, 대규모 학살이 이뤄졌는지를 집중적으로 확인했다.분석 결과 공격을 받은 흔적이 있는 유골은 전체 유골의 1.8%에 불과했다. 성인 유골로 대상을 한정했을 때는 0.89%로 비율이 더 낮았다. 다른 지역에서 조사된 비율인 14%에 훨씬 못 미치는 수치다. 연구팀은 이런 경향이 일본 ... ...
- [과학뉴스] “ 또 왔니?” 얼굴 기억하는 남극 갈매기과학동아 l2016년 05호
- 했다. 총 7쌍의 갈매기에게 반복한 결과, 새들은 모두 이전에 봤던 연구원을 쫓아가며 공격했다. 까마귀나 까치에게 유사한 특성이 나타난다는 연구는 있었지만, 사람의 손길이 닿지 않은 극지 동물에게서 사람을 구분할 수 있는 인지능력이 밝혀진 건 이번이 처음이다. 이 연구원은 “불과 세 번 ... ...
- [지식] 배구, 스마트하게 변신하다수학동아 l2016년 04호
- 예를 들어 위에서 아래로 공을 내리 꽂는 윙스파이커는 목 근육이 아래쪽으로 향해 있고, 공격수에게 아래에서 위로 공을 올려주는 세터는 목 근육이 위쪽을 향하게 발달돼 있다.분석시스템은 이렇게 세세한 부분까지 분석해 역량이 다른 선수 각각에게 맞는 운동법을 찾아냈다. 철저한 분석으로 ... ...
- [소프트웨어] 일차 함수 그래프 그리기수학동아 l2016년 04호
- 풀었습니다.당시 영국은 식량을 배를 이용해 전쟁터로 날랐습니다. 하지만 독일의 공격으로 번번이 실패해 식량 부족이 매우 심각했습니다. 싸우다 죽는 사람보다 굶어 죽는 사람이 더 많을 정도였지요. 그런데 식량을 배달하는 배를 지키는 데 너무 많은 군함을 배치하면 다른 지역의 수비가 약화돼 ... ...
- [Tech & Fun] 셜록홈즈 ‘세 사람의 징후’과학동아 l2016년 04호
- 보면 얇은 칼도 충분히 생명에 위협적일 순 있지만, 이번 에피소드처럼 피해자가 모르게 공격하는 것은 불가능합니다. 찌르는 즉시 피해자가 알거나 반응이 나타날 수 있죠. 즉, 범인이 그토록 원했던 완벽한 알리바이는 물 건너 간 셈입니다 ... ...
- Part 3. ‘딥러닝’ 넘어야 인공지능 시대 온다과학동아 l2016년 04호
- 서비스를 제공하기로 결정했는데, 실제 서비스현장에서 컴퓨터 비전의 이런 약점을 공격할 해커들이 분명 등장할 것이다.뛰어봤자 인간의 손바닥 안컴퓨터 비전 외에 일반적인 분야에서 딥러닝의 단점은 인간의 도움 없이는 학습을 할 수 없다는 것이다. 컴퓨터 비전 분야에서는 이미지 분류를 위해 ... ...
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