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"기계"(으)로 총 4,196건 검색되었습니다.
- Part 1. 평창 동계 올림픽, 과학 올림픽이 되다!어린이과학동아 l2018년 03호
- 일단 인간들의 동계 올림픽에 대해 먼저 알아봐야겠어. 어? 올림픽에 스키와 스케이팅, 썰매, 컬링밖에 없잖아? 사람들은 왜 올림픽에서 이 종목들만 겨루는 거지? 하계 올림픽에서 시작된 동계 올림픽?!올림픽은 1896년 그리스 아테네에서 시작됐어요. 당시 육상, 사이클, 체조, 사격, 수영 등 9종목 ... ...
- [Issue] 머스크의 ‘팰컨헤비’ 드디어 우주로과학동아 l2018년 03호
- 키우자는 것이 앞으로 국내 우주 개발의 기본 방향”이라고 밝혔다. 김승조 서울대 기계항공공학부 명예교수는 “우주산업의 발전에 있어서 정부의 지원 규모보다 중요한 것은 산업계가 우주개발에 관심을 가질 만한 환경을 마련하는 것”이라며 “초기 단계부터 민간 이전을 고려해 개발을 ... ...
- [인터뷰] UNIST 신입생 대표 김윤한과학동아 l2018년 03호
- 물리 과목을 좋아하고, 발명처럼 무언가를 만드는 일도 좋아해서 2학년에 진학해서는 기계공학과 컴퓨터공학을 전공할 생각입니다. 이 두 가지를 공부하면 내가 만들고 싶은 제품을 직접 설계해서 만들 수 있을 것 같아서요. 더 구체적인 계획은 차차 생각해 보려고 합니다.” 김 씨의 이야기를 ... ...
- Intro. 금메달의 비밀은 ◯◯?! 평창 동계 올림픽어린이과학동아 l2018년 03호
- 나는야 개 올림픽 스켈레톤 금메달리스트, ‘미끄러지개’야.2월 9일부터 평창에서 열리는 동계 올림픽에 숨겨진 비밀이 있다기에 경기장을 찾았지.숨겨진 비밀이 대체 뭘까? 자세히 알아봐야겠어! ▼관련기사를 계속 보시려면? Intro. 금메달의 비밀은 ◯◯?! 평창 동계 올림픽Part 1. 평창 동계 ... ...
- Part 2. 얼음을 지배하라!어린이과학동아 l2018년 03호
- 컬링 기록을 좌우하는 브룸“얼음을 긁어내는 브룸을 사용하지 않겠습니다.”2015년, 캐나다 컬링 선수팀은 올바른 브룸만 사용하겠다는 선언문을 웹사이트에 올렸어요. 이에 34개 컬링 팀이 동참했지요. 브룸은 컬링 선수들이 얼음을 문질러 닦을 때 사용하는 도구예요. 컬링 스톤이 지나가는 ... ...
- Part 4. 날씨를 정확하게 파악하라!어린이과학동아 l2018년 03호
- 동계 올림픽과 함께 ‘기상 올림픽’도 열린다?!스키점프에 큰 영향을 미치는 바람뿐만 아니라 기온과 강수량, ●가시도도 경기 결과를 바꿀 수 있어요. 따라서 기후 조건은 성공적으로 동계 올림픽을 개최할 수 있는 중요한 요인이에요. 실제로 1928년 스위스 생모리츠 동계 올림픽 때 이상 고온 ... ...
- [과학뉴스] AI 얼굴인식, 흑인 여성에 인식 오류 최대과학동아 l2018년 03호
- 부올람위니 미국 매사추세츠공대(MIT) 미디어랩 연구원은 2월 23일 미국 뉴욕에서 열린 ‘기계학습연구학회’에서 얼굴인식 AI가 피부색이 어두워질수록 오차율이 높다고 밝혔다. 연구팀은 미국의 마이크로소프트, IBM, 중국의 메그비 등 3사의 AI 얼굴인식 시스템을 이용해 사진 1270장을 분석했다. ... ...
- [Future] ‘사이보그 동물’이 온다과학동아 l2018년 03호
- 중에서 특정 동물과 생김새가 가장 닮았다는 점에서도 화제가 됐다. 박종오 전남대 기계공학부 교수팀은 면역세포 중 하나인 대식세포를 이용해 마이크로 로봇을 개발하고 있다. 2016년에는 지름 약 10μm(마이크로미터-1μm는 100만 분의 1m)인 대식세포 안에 항암제와 생분해성 산화철 화합물 입자 ... ...
- [Origin] 생명을 설계한다, 합성생물학과학동아 l2018년 03호
- 다른 DNA 부품을 조합해 새로운 DNA 회로를 만듭니다. 합성생물학이 컴퓨터와 다른 점은 기계 대신 살아있는 세포 내에서 DNA 회로를 작동시킨다는 점입니다. 또 생체 부품 역할을 하는 DNA가 생체 장치인 세포 기관을 스스로 만들어낸다는 차이가 있죠. 즉, 컴퓨터 프로그래밍과는 달리 수많은 변수들이 ... ...
- [과학뉴스] 타이핑 스타일 보면 성별 안다과학동아 l2018년 03호
- 기계학습 모델에게 성별에 따라 타자를 치는 성향을 익히도록 학습시켰다. 그리고 이 기계학습 모델로 실험한 결과, 5개 모델 모두 타이핑 하는 사람의 성별을 예측하는 것으로 나타났다. 정확도는 최대 95%였다. 카라코스 교수는 “사이버 스토킹이나 신원 도용과 같은 범죄 수사에 이 연구가 ... ...
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