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"사람"(으)로 총 19,299건 검색되었습니다.

[아무나 못하는 팩트체크] 모기 기피제 효과 있을까과학동아 l2020년 09호

집에서 가장 흔히 볼 수 있는 모기가 바로 빨간집모기입니다. 지하실이 있는 주택에 사는 사람이라면 지하집모기(Culex pipiens molestus)를 마주칠 수도 있습니다. 지하집모기는 급성 중추신경계감염병인 웨스트나일병을 옮깁니다. 가장 위험한 모기는 일본뇌염을 유발하는 작은빨간집모기(Culex tritaenior ... ...

푸드파이터의 폭식, 훈련하면 늘까과학동아 l2020년 09호

성장이 끝난 뒤에는 위의 크기에는 거의 변화가 없고, 정상 체중인 사람과 비만인 사람의 위의 크기도 개인차 이상으로 크게 나지 않는다. 하지만 호르몬은 변할 수 있다. 예를 들어 과식을 반복하면 뇌에 공복임을 알려 식욕을 돋우는 그렐린의 분비량이 증가할 수 있다. 반대로 식욕을 억제하는 ... ...

DNA 해독 기술 어디까지 왔나과학동아 l2020년 09호

표준 게놈 지도라는 점이다. 2003년에 완성한 인간 표준 게놈 지도는 한 사람이 아닌, 여러 사람의 DNA 염기서열 조각을 분석해 조합한 결과였다. 또 미가 교수팀이 분석한 X염색체는 ‘가짜로’ 임신한 여성의 자궁 혹 세포에서 추출한 X염색체였다. 여기서 가짜로 임신했다는 것은 핵이 없는 난자에 ... ...

[과학동아 X 긱블] 긱블의 네 번째 빅 프로젝트 로켓 발사 탱크과학동아 l2020년 09호

한없이 돌아봤습니다. 메이커도 힘들고, PD도 힘들고, 돈도 많이 들지만, 다른 사람은 재밌게 관전할 수 있는 빅 프로젝트. 다섯 번째 빅 프로젝트에서는 용사 세 명의 영혼이 얼마나 털릴지, 또 얼마나 재밌고 멋진 작품이 나올지 기대해주세요~ ... ...

[과동키즈] 과학고 출신 의사에서 국회의원이 되기까지과학동아 l2020년 09호

사실에 새삼 놀랐다. 과학자를 위한 정책을 만들기 위해서는 실제 과학계에서 일했던 사람이 직접 참여하는 것이 중요하다. 현장의 생동감 있는 목소리를 반영할 수 있기 때문이다. 의사와 과학자의 경험을 살려 연구자들이 배고프지 않은 환경을 만들고 싶다.  ●나만의 과학동아 활용법 Q1.  ... ...

[나의 독일유학일기] 국경 넘나드는 유럽의 인턴십과학동아 l2020년 09호

스위스에 있는 유럽입자물리연구소(CERN) 인턴십이다. 과학에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 누구나 알만한 유명한 연구소로, 세계에서 가장 큰 입자가속기인 거대강입자가속기(LHC)가 있는 곳이다. 하지만 아쉽게도 유럽 국가 시민권이 지원조건 중 하나라서 지원하지 못했다. 기회가 된다면 꼭 ... ...

[꽃가루의 변신1] 탐정이 되다?!어린이과학동아 l2020년 09호

꽃가루의 조합을 보면 사건이 벌어진 장소, 이동 경로 등을 알아낼 수 있죠.하지만 요즘 사람들은 특이한 수입 식물을 정원에서 많이 길러요. 이게 추리를 어렵게 하죠. 수입 식물의 꽃가루가 발견되면 국내 정원에서 유래한 것인지, 아니면 해외 다른 곳을 거쳐온 것인지 추가로 분석해야만 하죠 ... ...

[기획] 장난감이 무시무시어린이과학동아 l2020년 09호

원전 사고 피해자들의 추적 조사에서도 증명된 바 있어요. 특히 피폭 당시 연령이 낮은 사람일수록 백혈병에 걸릴 확률도 높아진다는 보고도 있어요. 길버트의 장난감을 갖고 놀면 상당한 위험에 노출될 수 있다고 봅니다 ... ...

섭섭박사에게 도전장이 날아왔다! 코딩로봇 ‘지니봇’으로 한 판 승부!어린이과학동아 l2020년 09호

볼링 대결을 신청합니다!”웬 로봇을 주며 섭섭박사님께 도전장을 던진 사람은 다름 아닌 지니로봇 이은승 대표. 그리하여 펼쳐진 지니봇 vs 지니봇의 한 판 승부! 메이커 달인 섭섭박사님과 지니봇의 개발자 이은승 대표의 대결, 과연 그 결말은?  지니봇, 네 정체가 뭐니?“의 램프 ... ...

[1회] 수학미식회, 데이터 맛집을 소개합니다수학동아 l2020년 09호

바로 데이터 사이언스예요. 자라는 생산하는 모든 옷에 전자태그(RFID)를 부착해 매장별로 사람들이 많이 입어보는 옷과 많이 사가는 옷에 대한 정보를 기록합니다. 이 정보를 분석해서 매장별로 손님의 특징을 파악하죠. 그 결과를 활용해 지역마다 다른 옷을 공급합니다. 예를 들어 서울 강남 ... ...

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