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"등장"(으)로 총 5,680건 검색되었습니다.
- [기획] 동양 vs 서양, 누가 먼저 찾았을까수학동아 l2021년 03호
- 정도로 정밀한 결과였죠.약 1600년의 시간이 흐르고 나서야 이를 뛰어넘는 계산 결과가 등장합니다. 그 주인공은 고대 그리스의 도시국가였던 시라쿠사(현재 이탈리아 시칠리아섬)에서 태어난 아르키메데스(기원전 287~212년경)였어요. 그는 원에 외접하는 정다각형과 내접하는 정다각형을 이용하는 ... ...
- 명화 속 빛의 비밀, 데이터는 알고있다과학동아 l2021년 03호
- 각자의 개성을 중시해야 한다고 주장했다. 이는 이후 독창적이고 다양한 미술 사조가 등장하는 데 영향을 미쳤다. 연구팀은 그림의 색상대비가 얼마나 강한지를 나타내는 수리모델을 만들어 그림 스타일을 가장 많이 바꾼 화가를 찾았다. 인상주의 화가 르누아르와 추상주의 화가 몬드리안을 ... ...
- 어느 행성에 살아보실래요? 입주 전 따져 볼 조건과학동아 l2021년 03호
- 종류의 대형 양치식물이 지구 전역에 퍼져 번성했습니다. 나무 형태의 식물도 처음 등장했고 키가 20~30m까지 자라 숲을 이뤘습니다. 광합성으로 산소가 많이 만들어졌고 대기 중 산소 비율이 30% 이상으로 대폭 증가했습니다. 그 결과 대형 곤충류가 출현했습니다. 길이가 최대 2.6m에 이르는 ... ...
- [SF소설] 날아올라라, 우주 고양이 나비과학동아 l2021년 03호
- 모습 덕택에 우리우리스 장사의 겉모습은 공교롭게도 지구의 포유류 동물 중 포유류 등장 초기에 그 원형이 나타나서 아직까지도 그 후손이 널리 번성하고 있는 흔한 생물의 모습과 비슷한 점이 많았다.경기가 시작 되자, 눈 앞 멀지 않은 곳에 별님 아파트 외곽에서 가끔 발견되던 쥐와 비슷한 ... ...
- AI 윤리│공정성을 보는 세 가지 시선과학동아 l2021년 03호
- 감정 능력과 도덕적 판단 능력까지 발휘한다.하지만 현실의, 그리고 가까운 미래에 등장할 AI는 인간의 특정한 능력을 ‘흉내’낼 목적으로 만들어진 특수지능일 뿐이다. 이는 생각보다 중요한 의미가 있다. 우선 최근 논란이 된 ‘이루다’와 같은 AI가 아무리 성차별적 발언을 한다고 해도, AI는 ... ...
- [똥손 박 기자의 수학 체험실] 평범함은 거부한다! 10면 주사위어린이수학동아 l2021년 03호
- 공정한 주사위의 조건은? 주사위는 언제부터 사용한 것일까요? 주사위가 언제 처음 등장했는지는 확실하지 않아요. 지금까지 알려진 바에 따르면 기원전 3000년 경 이란의 샤르에 수헤테에서 발굴된 주사위가 가장 오래된 주사위예요. 무려 청동기 시대 사람들이 사용했던 것입니다.기원전 950년 경 ... ...
- [여섯 번째 대멸종] 한 종이 사라지면 생태계가 와르르!어린이과학동아 l2021년 03호
- 사라졌다는 것도 모른 채 멸종할 수 있다”고 말했답니다. 대멸종 후 새로운 종 등장? 꼭 그렇지는 않아!이전까지 과학자들은 대멸종 후 새로운 종들이 출현해, 지구 전체의 생물 종 수가 균형을 맞춰왔다고 생각했어요. 살아남은 종들이 달라진 환경에 적응해 다양하게 분화하고 진화한다고 ... ...
- [기획] 소수점 이하 50조 번째 자릿수까지 나왔다!수학동아 l2021년 03호
- 정확도를 가진 원주율을 사용하고 있는 상황입니다. 일각에서는 컴퓨터 알고리듬의 등장과 발전으로 인해 원주율 계산이 가졌던 수학적 가치가 크게 떨어졌다고 주장합니다. 정다각형의 내접과 외접법, 무한급수 등 여러 수학적 개념을 발전시켜 온 원주율 계산이 컴퓨터가 수행하는 단순한 반복 ... ...
- [BOOK소리] 게임 속에 빠진다면? 인더게임어린이과학동아 l2021년 03호
- 미스테리하고 소름끼치면서도 슬픈, 다층적인 구조를 띤다. 새로운 인물이 등장하고, 등장인물들의 용기와 희생, 번뜩이는 아이디어가 빛나며 이야기는 끝을 향한다. 책의 말미에는 게임의 리얼리티 모드에 비밀이 있음을 암시하는 장면과, 늘 신중하던 제시가 친구를 위해 다음 모험을 준비하는 ... ...
- [특집] 뇌를 흉내 낸 학습법, 딥러닝의 세 가지 비결수학동아 l2021년 03호
- 층이 많이 생겼는데, 이 층들을 모두 은닉층이라 일컫습니다.다층 퍼셉트론이 처음 등장했을 때는 사람이 직접 입력값과 출력값을 보며 가중치를 조절해야 해서 복잡한 계산을 하기 번거로웠어요. 아래처럼 2개의 층에 3개씩 있는 퍼셉트론을 연결하는데도 9개의 가중치가 필요하니까요. 딥러닝 ... ...
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