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"보고"(으)로 총 9,040건 검색되었습니다.
- 셀프 디자인도 AI와 함께!수학동아 l2020년 10호
- 걸 말합니다. 그러면 소비자는 가상 피팅 서비스를 이용해 AI가 디자인한 옷들을 입어보고 가장 선호하는 옷을 고르고, 3차원 패션 디자인 플랫폼이 소비자가 입력한 신체 치수에 따라 실제로 옷을 디자인하고 로봇이 제품을 만든 뒤 집으로 배송해주는 거죠. 가까운 미래에는 스스로도 깨닫지 못하는 ... ...
- [오쌤의 수학공부법] 자꾸 아는 문제를 틀린다면?수학동아 l2020년 10호
- 겁니다. 시험을 보는 긴장된 상황에서 사람은 감정에 쉽게 휘둘립니다. 그래서 첫인상을 보고 사람을 판단하듯 문제를 보는 순간 그 문제가 쉬운지 어려운지, 내가 풀 수 있는지 없는지 판단해 버리기도 하죠. 하지만 이는 무엇보다 이성적이어야 할 시험 상황에 도움이 되지 않습니다. 사람에 대한 ... ...
- [꽃가루의 변신 3] 종이가 되다!어린이과학동아 l2020년 09호
- 여기서 끝이 아냐. 우리 꽃가루들이 종이가 된 사연을 들려줄게! 여기엔 아주 기막힌 연구 뒷이야기가 숨겨져 있단다. 습도 따라 움직이는 꽃가루 종이2020년 4월 6일, ... 활용하는 건 지속 가능하고 경제적이라고 생각해요. 앞으로 더 넓은 분야에서 활용될 것으로 내다보고 있습니다 ... ...
- 변신의 달인, 장난감 한계를 넘다!어린이과학동아 l2020년 09호
- 단순한 놀이 용품이 아니야. 아직도 그렇게 생각하는 친구들이 있다면 이번 기사를 보고 생각이 바뀔 거야. 그게 무슨 얘기냐고? ▼ 이어지는 기사를 보려면? Intro. 변신의 달인, 장난감 한계를 넘다!Part1. [기획] 장난감이 무시무시Part2. [기획] 장난감 연구실에 떴다!Part3. [기획] 장난감의 변신! ... ...
- [기획] 장난감 연구실에 떴다!어린이과학동아 l2020년 09호
- 도움을 받아 산호를 식별하는 훈련을 반복하면, 훗날 위성 등이 찍은 저화질의 이미지를 보고도 산호를 식별할 수 있을 거예요. 연구팀은 “인공지능을 학습시켜 모든 이미지에서 산호를 분류하는 것을 목표로 하고 있다”며, “이를 통해 산호 파괴의 원인을 보다 정확하게 찾아내고 피해를 줄일 ... ...
- [수학동아 탐정클럽] 인기 캐릭터의 비밀을 밝혀라!수학동아 l2020년 09호
- 비결은 5가지 놀이 구조 ★ 참고자료한국콘텐츠진흥원 ‘대한민국 캐릭터 변천사 연구보고서’, ‘2019 캐릭터 산업 백서’, 서송이, 허정윤 ‘디지털 캐릭터 유형에 따른 이미지의 차이와 캐릭터 선호도에 영향을 미치는 요인 - 양식화 디자인과 사실적 디자인의 비교’, 황미경 외 3인 ... ...
- 우주에서 펭귄 서식지를 추적하다과학동아 l2020년 09호
- 두 펭귄 마을을 비롯한 남극 전역의 펭귄 군락을 우주에서 내려다보고 있다. 펭귄의 붉은색 배설물을 찾아서펭귄 서식지에는 특별한 흔적이 있다. 바로 붉은색 배설물이다. 펭귄이 주로 먹는 크릴에 포함된 붉은 색소인 아스타잔틴(astaxanthin)은 펭귄의 배설물에도 섞여 나온다. 특히 펭귄이 알을 ... ...
- [People] “나는 극지 과학자입니다”과학동아 l2020년 09호
- 곳입니다. 해양 원격탐사를 공부한 경험을 살려 인공위성의 눈으로 극지 바다의 변화를 보고 있습니다. 북극과 남극의 어제와 오늘, 30년 전과 현재의 차이를 관찰해 극지와 기후변화의 관계를 밝히고자 합니다. ■현창욱 선임기술원(에너지시스템공학 전공)지구 표면에 존재하는 물질과 현상을 ... ...
- [아무나 못하는 팩트체크] 모기 기피제 효과 있을까과학동아 l2020년 09호
- 작은빨간집모기” 모기는 현재 43개의 속으로 나뉘며, 전 세계에서 3500여 종 이상이 보고돼 있습니다. 이 중 일상에서 마주치기 쉬운 모기는 총 6종입니다.먼저 특별한 병을 옮기지 않는 빨간집모기(Culex pipiens pallens)가 있습니다. 집에서 가장 흔히 볼 수 있는 모기가 바로 빨간집모기입니다. ... ...
- 유리는 고체, 액체? 구글 딥마인드의 답은과학동아 l2020년 09호
- 개발한 GNN에 학습시켰다.그 결과, 연구팀의 GNN은 유리 입자가 배열된 이미지 한 장만 보고도 그다음 입자들의 위치를 예측할 수 있는 수준에 이르렀다. 예측 능력은 현존하는 가장 발전한 기계학습 예측 방법으로 알려진 미국 펜실베니아대 연구팀의 알고리즘보다 463배다. 무질서한 입자들 사이에 ... ...
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