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"달성"(으)로 총 662건 검색되었습니다.
- 탄소중립 성패 따라 세계 질서 재편될 것… 혁신 에너지 기술로 기회 삼아과학동아 l2021년 09호
- 통해 탄소 배출을 줄여야 한다. 이것은 엄청난 압박이다. 세계 질서가 바뀔 수도 있다. 달성하지 않으면 무역도 사업도 할 수 없게 된다. 하지만 위기는 기회다. 여기에서 새로운 기술이 나올 수 있다. 화석연료 위주의 산업과 생활, 교통, 수송 등 모든 것을 바꾸는 기술이다. 다 에너지의 영역이다 ... ...
- [SF 소설] 화성의 칼과학동아 l2021년 09호
- 굴러다녔다. 그들은 벌레들을 핸드백과 악보 가방에 숨겨 넣고 나왔다. 얼떨결에 목표를 달성했지만 “대한독립만세!”를 외칠 타이밍은 아닌 것처럼 보였다.총독 관저의 대학살은 사고로 발표됐다. 기능을 알 수 없는 화성 기계가 난동을 부렸다는 것이었다. 살아남은 사람들 중 최윤옥의 ... ...
- 1.5℃ 온난화 20년 이내 도달...피할 길 더 좁아졌다과학동아 l2021년 09호
- 탄소배출을 극단적으로 감축해 지표 온도를 1.5℃ 이하로 억제하는 시나리오를 달성해도 앞으로 수백 년 동안 해수면 변화는 막지 못하는 것으로 전망됐다.지구온난화로 인한 해양의 열팽창, 극지방 대륙빙하 붕괴 등은 해수면 상승의 원인이 된다. 기후시스템마다 반응 시간이 서로 다른데 기온은 ... ...
- 탄소중립 달성, 눈속임 넘어 실질 감축 이뤄야과학동아 l2021년 09호
- 탄소 감축을 위해서는 대대적인 전환이 필요한 시기”라며 “조금만 개선해도 목표치를 달성할 수 있다고 생각하게 하느니, 정부가 감축 목표를 대폭 높여 급격한 전환을 할 수밖에 없는 환경을 조성하는 것이 낫다”고 말했다. 탄소 순배출량 계산의 토대 ‘온실가스 인벤토리’탄소중립의 ... ...
- 기후변화 막는 작은 한 걸음, 탄소중립수학동아 l2021년 09호
- 발간하고, 아래의 캠페인을 진행했습니다. 이처럼 전 세계에서 계속해 탄소중립을 달성하기 위한 제도들이 나오고 있지만, 무엇보다 우리가 매일 사용하는 물건, 먹는 음식들이 얼마나 탄소를 배출하는지 아는 것이 중요합니다. 그래서 2006년부터 영국을 시작으로 우리가 사용하는 제품들이 ... ...
- [이공계 인터뷰] 첨단산업의 출발점 반도체 엔지니어과학동아 l2021년 09호
- 반도체 엔지니어에게 필요한 덕목으로 도전 정신을 강조했다. 성능 면에서 다른 이들이 달성하지 못한 새로운 한계를 목표로 반도체를 설계해야 하는 만큼 도전과 개척을 두려워해서는 안 된다는 것이다. 반도체 엔지니어를 꿈꾸는 청소년들이라면 더욱 그렇다.최 TL은 “최근 반도체 설계에서 ... ...
- 윤리에 눈 뜬 AI, 망각에 손 내밀다과학동아 l2021년 09호
- 기하급수적으로 증가하고, 그만큼 요구되는 자본과 시간도 늘어간다. 이 방법으로 AGI를 달성하려면 얼마나 많은 시간이 걸릴지 알 수 없다. 반복 학습을 통해 파괴적 망각을 극복하는 방법도 있다. AI에서는 ‘순차적 반복 학습’이라고 부른다. 우등생의 공부 비법으로 늘 소개되는 ‘교과서 위주의 ... ...
- [chapter1] 왜 퓨처 모빌리티인가과학동아 l2021년 08호
- 전문 제조 기업 포르쉐에서 2019년 출시한 순수 전기차 모델 타이칸. /전환/탄소중립을 달성하기 위해서는 에너지 전환이 절대적으로 필요하다. 석탄과 석유보다 대기 중 탄소 배출이 더 적은, 또는 없는 에너지원을 사용해야 한다. 각국은 온실가스 감축안에 발전, 산업, 수송, 가정 등 부문별로 ... ...
- [특집] 건강한 숲 비결은 다양성!어린이과학동아 l2021년 08호
- 어떻게 하는 것이 좋을까요? 숲을 가꾸면 탄소중립에 효과적!“2050년까지 탄소중립을 달성하겠습니다”지난해 10월 문재인 대통령이 선언한 탄소중립은 이산화탄소 배출량을 궁극적으로 ‘0’으로 만든다는 개념이에요. 만약 개인이나 기업에서 배출한 이산화탄소의 양이 10이라면, 10만큼을 다시 ... ...
- 인류를 자동차 사고에서 해방시키다 │ 서승우 서울대 지능형자동차IT연구센터장과학동아 l2021년 08호
- 있다. 테슬라는 판매한 차의 정보를 수집해 올해 1월 51억 마일(82억 km)의 누적 주행거리를 달성했다. 여기에는 일상 운전에서 접할 수 있는 시나리오에 대한 데이터가 포함돼 있을 것이다. 머신러닝 기반의 AI는 데이터가 많을수록 좋지만, 다양한 시나리오의 데이터를 골고루 사용하는 것도 ... ...
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