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- [수콤달콤 연구소의 비법노트] 컴퓨터 프로그램으로 입체도형 색칠하고 돌리고 펼치세요!어린이수학동아 l2021년 10호
- 받아요. 그다음 프로그램을 실행해요. 2. 목록에서 살펴보고 싶은 입체도형을 골라요. 예를 들어 ‘각기둥 및 엇각기둥-삼각기둥’으로 설정한 뒤 밑면과 옆면의 도형의 색깔을 설정해 보세요. 3. 화면에 나타난 도형을 클릭한 채로 입체도형을 좌우로 돌려봐요. 위, 아래, 옆 등 다양한 방향에서 ... ...
- 폴리매스 정보통! 로블록스로 창의력과 수학 실력을 한 번에!수학동아 l2021년 10호
- 즐기는 방법은 프로그래밍 언어를 사용해 다양한 상호작용을 만드는 거예요. 상호작용의 예로는 직접 조종할 수 있는 헬리콥터를 만든다거나 술래에게 잡히면 게임이 끝나게 만드는 것이 있어요. 이번 강연에서는 한 블록을 밟으면 다른 블록으로 순간이동을 하는 명령어를 사용해 순간이동 ... ...
- [기획] 수학 교과과정 개정에 대한 또 다른 의견들수학동아 l2021년 10호
- 2022 개정 교육과정은 단순히 수학 교과 내용만 바뀌는 것이 아닙니다. 전반적인 수업 방식, 교과 구성, 단원 구성 모두 바뀔 가능성이 큽니다. 수학계 사람들은 어떤 부분에 집중하고 ... 주장했습니다. 논서술형 평가와 절대평가가 확대되면, 수학 교육이 크게 달라질 것이라 예상됩니다 ... ...
- [수학체험실] 전체 속의 부분,부분 속의 전체 시에르핀스키 피라미드수학동아 l2021년 10호
- 이런 프랙털 원리를 수학에 적용해 만든 도형을 프랙털 도형이라고 합니다. 대표적인 예로는 칸토어 집합, 코흐 눈송이, 시에르핀스키 삼각형과 시에르핀스키 양탄자, 시에르핀스키 피라미드, 멩거 스펀지 등이 있습니다. 프랙털 도형 중 하나인 시에르핀스키 피라미드를 만들고 그 특징을 탐구해 ... ...
- [수학기자의 책장] 숫자로 찾아보자, 사실 뒤에 숨은 진실을!수학동아 l2021년 10호
- ‘숫자는 어떻게 진실을 말하는가’라는 책을 통해 71가지의 주제를 이야기하고 있죠. 예를 들면 4차 산업혁명이 주목받는 지금 왜 제조업이 중요한지, 탈탄소 전략이 어떤 한계를 지니는지 등 현대인들이 주목할만한 주제를 깊이 있게 분석했습니다. 저자는 책에서 “단순한 수학 계산을 넘어 ... ...
- 반려동물에 채식 권하면 안 되는 이유과학동아 l2021년 10호
- 사료가 일반 동물사료보다 단백질 함량이 더 높은 것은 당연하고, 반려견의 알레르기를 예방하는 효과도 있다”고 말했다. 곤충 사료는 환경 측면에서도 이점이 있다. 소(육우)는 단백질 1g을 생산하기 위해 8g의 사료가 필요하다. 반면 곤충은 단 2g만 있으면 된다. 곤충은 온실가스인 메탄을 ... ...
- [NST, 모두를 위한 연구] 산업 트렌드 예측하는 데이터 기업이 꿈과학동아 l2021년 10호
- 연구하고 있다. 그는 “연구하면서 수년 내에 초기 단계의 양자컴퓨터가 나올 것으로 예상했다”라며 “제가 가진 기술을 조금만 더 빨리 산업에 적용한다면 누구보다 앞서나갈 수 있겠다고 생각했다”고 말했다. 자연스레 그의 창업 최종 목표는 양자컴퓨터를 이용한 데이터 분석과 정보 보호 ... ...
- [IBS×수학동아 수학동아 l2021년 09호
- ‘아시아 최초 페이스북 데이터 사이언스팀 초빙교수’, ‘최초의 IBS 여성 CI’, ‘최초의 젊은정보과학자상 여성 수상자’ 등 많은 최 ... 전문가들과 교류하며, 데이터 과학 연구를 선도하고 있다. 용어정리* 목적함수 : 예측값과 실제값의 오차를 최소화하거나 최대화하는 목적의 식 ... ...
- 베스트셀러 소재의 새로운 사후세계에 관한 세 가지 고찰과학동아 l2021년 09호
- 플라스틱을 단량체로 분해했다 다시 합쳐 새로운 플라스틱 제품을 만드는 방식이다. 예를 들어 PET 폐기물만 선별해 유기 용매 및 촉매와 섞은 뒤 190℃ 가까운 온도로 가열하면 PET가 BHET(비스-2-하이드록시에틸 테레프탈레이트) 단량체로 분해된다. 이를 용매에서 분리해 다시 합성하면 깨끗하고 품질 ... ...
- [논문탐독] 이미지와 자연어를 연결 짓는 새로운 딥러닝의 등장과학동아 l2021년 09호
- 데이터로 학습을 거쳤기 때문입니다.CLIP을 이용하면 학습 없이 새로운 데이터에 대해 예측하는 ‘제로 샷 러닝(zero shot learning)’이 가능해집니다. 기존에 보지 못한 종류의 이미지도 추가 학습 없이 분류할 수 있기 때문에 상용화할 경우 쓸 수 있는 곳이 무궁무진합니다. 새로운 딥러닝의 세계를 ... ...
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