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[Bridge] 이미지 인식 AI에 수학이 필요한 순간수학동아 l2021년 02호

사과와 오렌지를 보다 효율적으로 구분하기 위해서는 질문을 잘 하는 것이 중요합니다. 예를 들어 ‘동그란 형태인지 아닌지’라는 질문은 사과와 오렌지 둘 다 동그랗기 때문에 불필요한 질문입니다. 빠르고 효율적인 이미지 인식 시스템을 만들려면 다차원 공간에 있는 행렬 데이터들을 다양한 ... ...

8년 만에 확~ 바뀐 전기요금 체계 우리집은 오를까? 내릴까?수학동아 l2021년 02호

세부 수치를 전력 소비자에게 알려주지 않았던 기후환경 요금을 고지서에 따로 표시한 거예요. 소비자가 매달 기후와 환경을 위해 지불하는 금액을 명확히 인지하고, 전기를 절약할 필요성을 지속적으로 느끼도록 하려는 것입니다. 현재 국내에서 발생하는 기후환경 요금은 kWh당 5.3원으로 전체 ... ...

[기획] 그래프, 확률, 벡터까지 더해 램지 수 범위 좁혔다!수학동아 l2021년 02호

두 가지 색으로 칠하는 램지 수의 하한 또는 상한을 지수적으로 개선하는 게 저의 목표예요. Q 램지 이론은 실생활에 어떻게 활용되나요?램지 이론은 네트워크의 꼭짓점, 연결과 관련이 있어요. 램지 이론에 대한 많은 연구가 알고리듬을 이해하는 데 도움을 주는 등 컴퓨터 과학 분야가 발전하는 데 ... ...

[매스크래프트] #14. 수학으로 표현한 사랑방정식, 나의 마음을 받아줘!수학동아 l2021년 02호

그래프로, 빗변이 1인 직각삼각형에서 각의 변화에 따른 대변의 값을 함수로 나타낸 거예요. x=siny에서 siny 전체에 절댓값을 씌웠기 때문에 x값은 양수만 나올 수 있어요. 다시 말해 x가 음수인 부분을 y축을 기준으로 선대칭 이동해 넘기면 숫자 3과 같은 모양이 되죠. 이렇게 만들어진 그래프에 -3을 ... ...

폴리매스 정보통! 모두가 푹 빠진 폴리매스미궁수학동아 l2021년 02호

소식을 전해줄게. 새학기가 시작되는 3월에는 폴리매스 미궁에 보너스 문제가 추가될 예정이라고 해. 이미 폴리매스 미궁을 즐긴 친구들은 보너스 문제를 풀고, 아직 폴리매스 미궁을 모르는 같은 반 친구에게 알려줘도 좋겠지? 새로운 미궁을 제작했다면 폴리매스 잡담방에도 남겨주고 말이야~. ... ...

[이달의 책] ‘남성 전용’ 우주에 맞선 위대한 패배자들과학동아 l2021년 02호

24쪽│2만 2000원 “가끔은 내가 좀 더 행복한 기사를 써도 된다고 생각하지 않나요?”“예를 들면?”“아기 코끼리 같은 거요.”“당장 내 사무실에서 나가시지.”단호한 편집자를 1년간 설득한 끝에 마침내 기자인 저자는 아기 코끼리를 만나게 됐다. 이후 전쟁, 집단 학살 등 인간 사회의 암울한 ... ...

[이슈] 위기탈출! 세 단어 주소어린이수학동아 l2021년 02호

사람들이 기억하기에 적당한 개수의 단어로 만든 것이 바로 ‘세 단어 주소’였던 거예요.  사람들 많이 가는 곳은 쉬운 단어 썼어요세 단어 주소를 만들 때는 몇 가지 규칙이 있었어요. 먼저, 비슷한 발음이나 철자를 가진 단어가 한 주소 안에 담기지 않도록 했어요. 만약 비슷한 단어들이 있다면 ... ...

[층간소음 줄이기 대작전] 소음, 소리로 잡는다어린이과학동아 l2021년 02호

주파수의 소음을 제거하는 데 성공적이며, 실제 환경에서도 효과가 있는지 추가 실험할 예정”이라고 밝혔어요. 이어 “이보다 낮은 저주파 소음을 제거하기 위해 더 큰 스피커를 사용할 수 있지만, 창을 완전히 가리는 문제가 있어서 추가 연구가 필요하다”고 말했어요.실제로 층간소음을 줄이기 ... ...

[통합과학 교과서] 전설의 나무 방패를 찾아서!어린이과학동아 l2021년 02호

추정해요. 탄소-14의 수가 절반으로 줄어드는 데 걸리는 시간(반감기)은 5700년이에요. 예를 들어 유물 속의 탄소-14가 16개에서 8개로 줄어드는 덴 5700년, 4개로 줄어드는 덴 1만 1400년이 걸리는 거지요. 따라서 불안정한 방사성 원소 ‘탄소-14’가 붕괴하며 방출하는 에너지를 측정하면 우리는 유물에 ... ...

[특집] 몽골인보다 정확하다! 이미지 인식 AI의 쓰임새수학동아 l2021년 02호

사용하는 딥러닝 기술은 이미지를 학습해 물체 각각의 특징을 자동으로 학습합니다. 예를 들어 사과와 딸기를 구분할 수 있는 색이나 모양, 표면의 무늬, 가장자리 등을 모두 학습해 인식하는 겁니다. 편리하고 정확도가 높다는 장점이 있지만, 기존의 기계학습을 이용한 이미지 인식 기술보다는 ... ...

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