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"분명"(으)로 총 950건 검색되었습니다.

[Tech & Fun] 음료만 마셔도 릴렉스~ 된다고요?과학동아 l201607

카우 다섯 캔을 마셔야 한다).수면제와 어떻게 다를까온몸이 나른해지는 휴식상태는 분명 수면과 관련이 있다. 수면의 4단계 중 첫 단계가 몸이 안정상태로 접어드는 것이기 때문이다. 의약품인 수면제도 신체를 진정시키는 작용을 한다.하지만 테아닌과 수면제는 신경전달물질을 조절하는 방법에서 ... ...

[수학동아클리닉] 제주 올레에서 만나는 수학이야기수학동아 l201606

제주수학축전 프로그램, 매쓰 투어를 소개했습니다. 수학은 멀리 있지 않습니다. 평소에 분명 여러분이 놓치고 지나가는 수학적 원리가 있을 겁니다. 이번 기회를 통해 재미있는 수학 원리를 찾아보길 바랍니다 ... ...

[Knowledge] 우리나라의 첫 우주범선, 항해준비 완료!과학동아 l201606

끝나면 우리는 처음으로 우주범선의 정보를 가지게 됩니다. 미래의 우주범선 개발에 분명 중요한 정보가 될 겁니다.” 지구에서 2광년(18조9천200억 km)이나 떨어진 행성‘JW103683’에 가기 위한 우주범선 파피용은 소설 속의 이야기가 아니다. 우주범선은 1976년 칼 세이건이 처음 제시했다. 그는 미국의 ... ...

[Knowledge] 부러진 뼈 : 사건을 해결하는 퍼즐과학동아 l201606

동심원 골절(타격 지점 둘레에 발생하는 둥근 형태의 골절)이 생기기도 한다. 총알은 분명 바깥에서 안쪽으로 들어가는데 뼈는 안쪽에서 바깥쪽으로 힘을 받는 셈이다. 캔에 든 소다를 열심히 흔든 다음 송곳으로 구멍을 내면 탄산의 압력 때문에 캔이 바깥쪽으로 폭발하는 것과 같은 원리다. 머리를 ... ...

[Interview] 차세대 전자 의수 도전하는 오상록 KIST 박사과학동아 l201606

인체 친화적 전극 재료, 생체신호 처리 기술 등이 우리 삶의 질을 향상시키는 데 분명 기여할 겁니다.”▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 인체 플랫폼Part 1 인체 플랫폼화 기술, 어디까지 왔나Part 2 인체 플랫폼화 기술이 넘어야 할 장벽 5[Interview] 차세대 전자 의수 도전하는 오상록 KIST 박사Part 3 ... ...

Part 2. 기자가 도전해 본 디지털 생물학과학동아 l201605

아니다). 아무리 이리 보고 저리 봐도 코드에는 문제가 없었다. 부품을 잘못 선택한 게 분명하다. 서로 연결이 되지 않는 유전자서열을 이어 붙이면 회로로써 기능하지 못한다. 다른 부품을 선택해서 다시 컴파일하는 작업을 두세 번 하고나니, 드디어 성공이라는 말이 떴다. 화면에는 기자가 코딩한 ... ...

[News & Issue] 어서와, 이런 알바는 처음이지?과학동아 l201605

아픈 과거가 떠올랐다. 그럼에도 평소에 숨쉬기 외에 운동을 하지 않는 기자에게는 분명 도움이 되는 시간이었다.수업을 마친 뒤 옆에서 지켜보던 ‘Three K’ 팀이 바쁘게 움직였다. UNIST 창의디자인공학 전문 석사과정 1년 차 세 명(김가이, 김지민, 정기혁)이 뭉친 이 팀은, 대학원 수업인 ... ...

[Knowledge] 생각해선 안 될 것을 생각하다과학동아 l201605

이론적으로 규명하는 것이었다. 집단 선택설이 아무렇지 않게 통용되던 학과에서 이는 분명 외로운 작업이 될 터였다. 게다가 야외에 안 나가고 방안에 틀어박혀 이론 연구를 한다고? 당시 해밀턴이 여동생에게 보낸 우편엽서엔 이렇게 쓰여 있다. “내가 지금껏 만난 모든 교수님과 강사님들은 ... ...

[헷갈린 과학] 바다표범VS바다사자어린이과학동아 l201604

맞아서 엄마와 함께 수족관에 갔어요. 분명 바다사자와 인사하고 다른 곳으로 이동했는데, 그곳에 바다사자와 꼭 닮은 바다표범이 있었어요. 바다사자와 바다표범을 어떻게 구별하나요? 귀가 없는 ‘바다표범’바다표범은 바다표범과에 속하는 해양 포유류를 말해요. 흔히 ‘해표’라고 부르기도 ... ...

Part 3. ‘딥러닝’ 넘어야 인공지능 시대 온다과학동아 l201604

결정했는데, 실제 서비스현장에서 컴퓨터 비전의 이런 약점을 공격할 해커들이 분명 등장할 것이다.뛰어봤자 인간의 손바닥 안컴퓨터 비전 외에 일반적인 분야에서 딥러닝의 단점은 인간의 도움 없이는 학습을 할 수 없다는 것이다. 컴퓨터 비전 분야에서는 이미지 분류를 위해 컴퓨터가 학습하는 ... ...

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