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"기계"(으)로 총 4,196건 검색되었습니다.
- [Tech & Fun] 돌먼지과학동아 l2016년 04호
- 사람들은 바쁘신 몸이라 거주구역까지 한가히 찾을 여유가 없었다. 조사팀원은 그가 기계 관리며 광산 관리에 관해 코쇠인들에게 했던 조언을 물었다. 배워 아는 것을 물어보니 가르쳐 준 것이죠. 그는 무심히 답했다. 이곳은 오래 된데다 외진 행성이니 도와줄 수 있으면 좋지 않습니까. 그는 ... ...
- 거꾸로 푸는 역문제수학동아 l2016년 04호
- 크게 발전하고 있다”며, “측정 센서 기술과 측정한 데이터를 분석하는 데이터 가공, 기계 학습 등이 함께 발전하고 있기 때문에 역문제를 이용한 기술 발전의 전망은 밝다”고 말했다. 이에 덧붙여 “객관적으로 판단하기 어려운 사람의 상태나 감정을 추론하는 역문제 해결 방법이 특히 더 많이 ... ...
- [과학뉴스] 세상의 마지막 촛불이 꺼지는 순간과학동아 l2016년 04호
- 3월 9일 오전, 인도네시아 등 동남아시아와 태평양 일부 지역에서 달이 태양을 완전히 가리는 개기일식의 장관이 펼쳐졌다. 개기일식을 관측할 수 있는 지역의 폭은 155km에 불과했다. 안타깝게도 서울에서는 오전 10시 10분부터 1시간 9분 가량 태양의 3.5%가 가려지는 부분일식밖에 볼 수 없었다.개기 ... ...
- Part 4. 인공지능의 미래를 가늠하다과학동아 l2016년 04호
- 컴퓨터공학과 교수를 만났다. 당시 그는 “지능이 창발했다고 주장하는 일부 연구는, 기계가 우연히 내놓은 결과를 인간이 자의적으로 해석한 것에 불과하다”며 “그러나 다른 방법을 통해 인간의 지능처럼 ‘보이는’ 인공지능을 만들 수도 있을 것”이라고 말했다. “전통적인 개념의 초지능은 ... ...
- Part 3. ‘딥러닝’ 넘어야 인공지능 시대 온다과학동아 l2016년 04호
- 원리로 인간 지능의 정수라는 추상화를 해낸다. 아직까지는 단순한 개념을 받아들이는 기계에 불과하지만, 이런 기본적인 개념을 쌓고 쌓는다면 언젠가는 인간에 필적하는 지능에 도달할 수 있을 것이다. 아직은 까마득한 길이지만 말이다. ▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 알파고 쇼크, 그 후Part ... ...
- [과학뉴스] 바이러스 질량까지 재는 센서 개발과학동아 l2016년 03호
- 바이러스의 질량까지 잴 수 있는 초정밀 센서를 개발했다. 김동철, 이정철 서강대 기계공학과 교수팀은 극도로 작은 물체의 질량을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 센서를 개발하고 국제학술지 ‘나노 레터스’ 1월 27일자에 발표했다.연구팀은 실리콘 원판인 웨이퍼를 1150℃로 가열할 때 표면 ... ...
- Part 1. 아인슈타인이 남긴 마지막 퍼즐 풀었다과학동아 l2016년 03호
- 중성미자, 빛을 모두 관측할 수 있게 된 것”이라며 “이제 지구상에서 인간이 만든 기계로 별의 내부와 외부를 다 볼 수 있게 됐다”고 말했다.초기 우주를 관측할 수 있다는 장점도 빼놓을 수 없다. 빅뱅으로부터 우주가 생겨난 뒤 38만 년까지의 시기는 우주 공간을 가득 채운 양성자, 중성자, 전자 ... ...
- Part 2. 왓슨과 딥블루는 어떻게 챔피언을 무너뜨렸나과학동아 l2016년 03호
- 전산학자, 엔지니어의 축적된 독창적 연구결과가 대결을 벌인다. 인간과 기계의 대결은 기계가 사고능력이 있음을 보여주려는 것이 아니라 인간이 공동으로 만든 연구결과가 가장 재능 있는 인간을 뛰어넘을 수 있는지를 보여주려는 것이다.” ▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 알파고가 이세돌을 ... ...
- [Career] 서울공대카페 38 기계항공공학부(기계공학전공)과학동아 l2016년 03호
- 길이의 100배나 뛸 수 있을까’와 같은 궁금증이 연구 주제로 발전하게 되거든요.이차연 기계공학의 매력은 뭐라고 생각하세요?김호영 공부한 것을 바로 눈으로 확인할 수 있다는 점인 것 같아요. 소금쟁이 로봇을 예로 들자면 소금쟁이에 대해 탐구한 결과를 바로 로봇이라는 형태로 구현할 수 ... ...
- Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기과학동아 l2016년 03호
- 속도가 느려서 딥러닝이 사장될 뻔 했다.준 딥러닝을 조금 더 구체적으로 설명해 달라.한 기계 학습의 가장 큰 난관은 우리가 모르는 함수를 찾는 것이다. 간단한 함수를 설계하는 것은 쉽지만, 바둑을 이기는 법 같은 복잡한 함수는 수학적으로 풀기엔 너무 어렵다. 하지만 간단한 방법으로 근사를 ... ...
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