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"실제"(으)로 총 6,115건 검색되었습니다.

[Knowledge] 협력과 배신, 그 아슬아슬한 줄다리기과학동아 l2016년 04호

이득을 가져다 준다고 할지라도 사회적으로 고립된 배신자의 삶은 녹록지 않습니다. 실제 심리적인 고립으로 인한 아픔이 물리적인 아픔과 동일하다는 연구 결과도 있습니다(doi: 10.1126/science.1089134). 미국 UCLA 나오미 아이젠버거 교수는 가상의 공 넘기기 게임에서 소외된 참가자들의 뇌를 ... ...

[과학뉴스] 바퀴벌레 모방한 재난 구조 로봇 개발과학동아 l2016년 03호

신체 구조를 모방해 재난 구조 로봇 ‘크램(CRAM)’을 개발했다고 밝혔다.연구팀이 실제 바퀴벌레로 실험한 결과, 바퀴벌레는 자기 몸무게보다 900배 무거운 중량을 이고도 끄떡없이 버텼다. 외골격이 유연성 좋은 판으로 이뤄져 있고 판과 판 사이사이에 탄성력 있는 막이 있기 때문이다. 연구팀은 ... ...

Part 3. 55년의 도전 새 시대를 열었다과학동아 l2016년 03호

사례는 2004년 발견된 왜행성 하우메아와 관련된 일화다. 발표 전 잘못된 정보가 돌아 실제 중요한 정보는 오히려 묻혀버렸다. 칼텍의 마이클 브라운 교수가 자신의 발견이 곡해되고 있어 매우 슬프다고 토로했을 정도다. 발표가 확정되기 전 루머가 돌면 그동안 노력했던 연구진들이 허탈해지기 ... ...

[Knowledge] CCTV에 기록된 그 날의 진실과학동아 l2016년 03호

기록을 증거로 만드는 이들이 사건을 해결하는 과정을 알아본다. 기사에 나오는 사진은 실제 사건과 무관한 가상상황이다.[ 사건이 발생하다 ]2013년 7월 14일(일) - 사건발생 1일 째형사 “따르릉.”평소였으면 출근도 하지 않았을 새벽 7시에 걸려온 전화였다. 그 날 따라 눈이 일찍 떠지더라니. ... ...

[Tech & Fun] 박승휴 망해라과학동아 l2016년 03호

돌아보면, 그 사람들 모두 눈치를 챘다는 점에서는 약간은 기억할 가치가 있기도 하다. 실제로 그 무렵 나는 생각하는 방식과 사건과 개념을 연결하는 수단이 이미 보통 뇌에서 하는 방식과는 다른 수준으로 올라와 있었다.나는 계속해서 커졌다. 연결 방식을 바꾸기도 했고, 나중에는 아예 나를 ... ...

[소프트웨어] 팜! 나만의 해피농장수학동아 l2016년 03호

느껴지게 만들었습니다. 시각뿐만 아니라 청각과 촉각까지 느껴지니 재미도 더해지고, 실제 내 농장을 가꾸는 것처럼 즐거워지지요.이곳은 절대로 해가 지거나 먹구름이 끼거나, 비가 내리거나, 거친 바람이 불지 않아요. 농작물과 동물이 병들거나 죽을 염려도 없지요. 주인을 정말 행복하게 만드는 ... ...

[수학동아클리닉] 수학실험실_사라진 어진을 찾아라수학동아 l2016년 03호

이토록 많은 초상화를 그렸을까요?예로부터 조상들은 초상화는 털 한 올이라도 실제와 다르게 그리면 안 된다고 여겼습니다. 게다가 초상화는 인물의 겉모습은 물론 내면까지 담아내야 한다고 생각했습니다. 무척 엄격한 기준으로 초상화를 그렸기 때문에 수준이 높을 수밖에 없었습니다.조선 후기 ... ...

[출동! 어린이과학동아 기자단] 우리나라 바다를 지킨다! 국립수산과학원어린이과학동아 l2016년 03호

기자단 친구들은 국립수산과학원 옆에 있는 수산과학관을 찾았어요. 이곳에서는 커다란 실제 고래뼈에서 독도에 사는 생물들을 비롯한 다양한 바다 생물까지 직접 볼 수 있었어요. 또 한눈에 우리나라의 대표 수산물을 파악할 수 있는 수산물 지도도 전시돼 있었지요. 생생한 바다생물을 통해 ... ...

[News & Issue] 불법 유출물의 장례를 치러드립니다과학동아 l2016년 03호

시 정보통신서비스 제공자는 삭제나 임시조치를 하도록 법이 제정돼 있다”고 말했다. 실제 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률’ 제44조 2항, 정보의 삭제요청과 관련된 항목에는 ‘정보통신서비스 제공자는 사생활 침해나 명예훼손 등 타인의 권리가 침해돼 삭제 요청을 받으면 ... ...

Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기과학동아 l2016년 03호

그런데 이런 시도가 번번이 실패한 이유는 데이터베이스에 있는 상황과 똑같은 상황이 실제 대국에서 나오지 않기 때문이다. 이전 인공지능은 학습한 기보에서 조금만 달라져도 정답을 찾지 못해 엉뚱한 수를 두곤 했는데, 알파고는 새로운 상황에서도 고수들이 둘 법한 수를 찾는 능력이 뛰어나다. ... ...

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