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"인공"(으)로 총 4,791건 검색되었습니다.

[Knowledge] 사람은 이름을 남기고, 명견은 명견을 남긴다?과학동아 l2016년 04호

건국대 수의과대 교수팀은 비글 종인 복제탐지견 17마리와 일반 비글 10마리를 대상으로 인공 사과향을 반복적으로 줬다가 빼면서 뇌의 기능성자기공명영상(fMRI)을 촬영했다. 영상에 나타난 활성도 신호로부터 인지와 후각을 담당하는 영역의 부피를 계산해 나이가 같은 개들끼리 비교했다.그 결과, ... ...

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

더 많이 먹을 수 있도록 연구하는 곳이지요.국립수산과학원은 뱀장어를 인공수정해서 부화시키는 데 성공했어요. 그리고 더 빠르고 건강하게 키우는 기술도 개발했답니다. 연구가 계속되면 앞으로 많은 사람들이 더 저렴한 가격에 뱀장어를 먹을 수 있게 된다고 해요.수산과학관에 놀러와~!지금까지 ... ...

[과학뉴스] 블로토 게임이론, 95년 만에 풀리나과학동아 l2016년 03호

합동 연구팀은 새로운 컴퓨터 알고리듬을 2월 15일, 미국 피닉스 시에서 열린 인공지능진보협회(AAAI) 회의에서 발표했다.블로토 게임은 2인 제로섬 게임으로, 참여자가 각각 N명의 군대를 가지고 M개의 전장에 군대를 배치한다. 이때 더 많은 군대를 배치한 쪽이 승리하고(수가 같으면 비긴다) 최대한 ... ...

Part 1. 아인슈타인이 남긴 마지막 퍼즐 풀었다과학동아 l2016년 03호

발표했으나, 얼마 뒤 사실이 아닌 것으로 드러났다. 현재 유럽우주국(ESA)은 우주에 인공위성 세 개를 쏘아 올려서 우주 초기 중력파를 검출하려는 ‘e리사(eLISA) 프로젝트’를 추진하고 있는데, 이번 블랙홀 중력파 측정으로 한층 탄력을 받을 것으로 전망된다.이현규 교수는 중력파 발견이 자연계에 ... ...

Intro. 알파고가 이세돌을 이길 수 있을까과학동아 l2016년 03호

알파고의 강화법을 이야기해봤다. 또 다른 종목에서 인간 챔피언을 무너뜨렸던 인공지능의 비법도 살펴봤다.▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 알파고가 이세돌을 이길 수 있을까Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기Part 2. 왓슨과 딥블루는 어떻게 챔피언을 무너뜨렸나기획·글 : 송준섭 ... ...

Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기과학동아 l2016년 03호

게임 중에 컴퓨터에 정복되지 않은 유일한 게임이 바둑이다. 바둑을 정복하는 것만으로 인공지능 역사에서 커다란 이정표가 될 것이다.준 그렇다면 딥러닝의 약점은.김 왜 잘 되는지, 어떻게 작동하는지를 모르는 것?한 경험적으로 만들어진 기술이기 때문에 내부가 어떻게 생겼는지 아직은 이해할 ... ...

[수학뉴스] 세기의 대결! 인공지능 vs 바둑 최강자 이세돌 9단수학동아 l2016년 03호

매 수를 둘 때마다 경우의 수를 계산하는 것은 불가능합니다. 알파고에는 딥 러닝 인공지능 기술이 들어가 있습니다. 딥 러닝은 사람의 뇌 속에서 일어나는 활동을 모방해 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술입니다.이를 통해 알파고는 지금까지 있었던 프로 바둑 기사들의 대결을 ... ...

[과학뉴스] 지하수가 해수면 상승 막는다과학동아 l2016년 03호

급격하게 영향을 줄 것이라고 예상했지만 측정할 방법이 없었다. 연구팀은 NASA의 쌍둥이 인공위성 그레이스(GRACE)를 이용해 미세한 지구 중력 변화를 측정하고, 이로부터 육지 표면을 흐르는 물의 총량을 계산했다. 이렇게 추정한 2002~2014년 사이의 물 용량 변화를 빙하가 녹는 속도와 비교했다. 그 ... ...

[Knowledge] 우리도 부모가 되고 싶다과학동아 l2016년 03호

문제가 있는 비폐쇄성 무정자증이라도 그 정도가 심하지 않다면 정상 정자를 골라 인공수정에 사용할 수 있다.불임환자가 아닌 사람도 이용해야 할 경우가 있다. 항암치료나 방사선 치료를 앞둬 생식기능을 잃을 가능성이 있는 암 환자들이다. 이들은 치료 전에 미리 정상 정자를 얼려 보관한다. ... ...

[수학뉴스] 방향에 속지 않는 컴퓨터의 눈수학동아 l2016년 03호

기존에 입력받은 사진과 비교해 사물이 어느 방향을 보이고 있는지 맞힐 수 있었습니다. 인공지능을 위해 사진 속 사물의 방향을 일일이 표시하는 수고를 들일 필요도 없습니다.이 알고리즘은 차의 종류가 다양한 도로에서 주변차의 움직임을 예측해야 하는 자율주행프로그램에 적용할 수 있습니다. ... ...

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