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"필요"(으)로 총 13,784건 검색되었습니다.
- 준하의 고민 │친구 쉽게 사귀는 법을 알려줘~어린이수학동아 l2021년 09호
- 만나는 친구가 되는 거예요. 친구가 되려면 80~100시간, 절친이 되려면 최소 200시간이나 필요했지요. 홀 교수는 어수동 친구들에게 “성인을 대상으로 한 연구라서 구체적인 시간은 어린이에게 맞지 않을 수 있다”면서, “함께 보내는 시간이 많을수록 친구 사이가 가까워진다는 점은 ... ...
- 호영이의 고민 │ 친구가 꼭 필요할까?어린이수학동아 l2021년 09호
- 중요하다고 생각해요. 모든 인간에게는 의지할 수 있고 나를 기쁘게 만들어 줄 사람이 필요하거든요. 친구가 몇 명인지는 중요치 않아요. 그런 사람이 한 명이라도 있으면 돼요. 어수동 친구들이 ‘건강한 우정’을 다지길 바라요. 물론 코로나19 때문에 친구를 사귀는 게 쉽지는 않아요. 하지만 SNS, ... ...
- [한페이지 뉴스] 순수한 물을 금속으로 바꾸는 새로운 방법과학동아 l2021년 09호
- 물은 전기가 통하지 않는다. 물에서 전기가 통하려면 자유전자나 이온이 필요한 만큼 불순물이 녹아 있어야 한다. 그런데 최근 순수한 물을 금속과 같이 만드는 방법이 개발됐다. 전 세계 11개 연구기관의 15명 과학자들은 물에 알칼리 금속을 혼합하는 방식으로 ‘금속 물’ 을 만들어 그 결과를 ... ...
- [특집] 가볍게 들고다니며 시간을 알아보자. 혼개통헌의수학동아 l2021년 09호
- 별을 조준할 때 사용하는 ‘규형’과 그 별의 고도를 측정하는 ‘정시척’이라는 도구가 필요합니다. 유금이 혼개통헌의와 더불어 두 도구도 함께 만들었을 것으로 추정되지만, 현재는 남아 있지 않죠. 혼개통헌의로 어떻게 시간을 측정했을까요? 먼저 규형으로 특정 별의 위치를 파악하고, ... ...
- [기획] 스케이트 보딩, 에너지를 창조하라수학동아 l2021년 09호
- 몸의 균형을 유지하며 안정적으로 착지해야 한다”며 “무수한 연습을 통해 기술에 필요한 속력과 힘, 몸의 균형점을 익혀야 할 것”이라고 설명했습니다 ... ...
- 기후변화 막는 작은 한 걸음, 탄소중립수학동아 l2021년 09호
- 우리가 먹는 음식의 이산화탄소 배출량도 계산할 수 있습니다. 음식을 만들 때 필요한 재료들이 생산되고 우리의 식탁으로 올라오기까지의 운송과정 등을 고려해 구합니다. 한 예로 농업실용화재단에서 공개한 ‘밥상의 탄소 발자국 계산기’는 성별, 나이에 맞춰 먹어야 할 열량을 계산하고 ... ...
- [이달의 수학자] 기하학과 정수론 그리고 노력의 대가 베른하르트 리만수학동아 l2021년 09호
- 존재하지 않는다”고 말했죠. 즉, 구부러진 공간에 적용할 수 있는 새로운 기하학 규칙의 필요성을 제기했습니다. 이것이 리만 기하학의 시작입니다. 리만 기하학은 물리학에도 큰 영향을 미쳤습니다. 독일 태생의 미국 물리학자 알베르트 아인슈타인은 일반 상대성 이론을 만들면서 기존의 ... ...
- [한페이지 뉴스] 돌도 씹어먹는 10대를 앞서는 건생후 12개월과학동아 l2021년 09호
- 연구가 있었지만, 대부분 호흡, 소화, 혈액순환 등 기본적인 신진대사를 수행하는 데 필요한 칼로리만 계산했다. 하지만 이는 매일 소모하는 칼로리의 50~70%에 불과하다. 운동, 설거지, 강아지 산책 등 다른 행동을 하며 소비하는 에너지가 빠져있다.연구팀은 ‘진짜’ 일일 칼로리 소모량을 확인하기 ... ...
- 탄소중립 달성, 눈속임 넘어 실질 감축 이뤄야과학동아 l2021년 09호
- 줄일 수 있는지 정확히 알기 위해서는 위성과 이산화탄소 측정기를 이용한 관측이 필요하다”고 강조했다.정 교수팀은 미국항공우주국(NASA)의 탄소 관측 인공위성(OCO-2) 데이터를 토대로 수도권의 탄소 배출량을 분석했다. OCO-2는 2014년 발사된 최초의 이산화탄소 관측 전용 인공위성이다. 지구에서 ... ...
- [논문탐독] 이미지와 자연어를 연결 짓는 새로운 딥러닝의 등장과학동아 l2021년 09호
- 구분하는 알고리즘에 인삼을 추가하고 싶을 때 인삼 이미지를 모아서 다시 학습할 필요가 없습니다. 이미 인터넷에 존재하는 수많은 미가공된 이미지와 텍스트 데이터로 학습을 거쳤기 때문입니다.CLIP을 이용하면 학습 없이 새로운 데이터에 대해 예측하는 ‘제로 샷 러닝(zero shot learning)’이 ... ...
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