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- 캐릭터 얼굴 그릴 땐, 도형이 필요해!어린이수학동아 l2024년 01호
- 속! 캐릭터의 얼굴을 그릴 때 가장 많이 활용하는 도형은 원이에요. 사람의 얼굴 형태와 가장 비슷하기 때문이지요. 실제 사람의 얼굴은 길쭉한 원인 ‘타원’에 가깝지만, 만화 캐릭터를 그릴 때는 귀여움이 돋보이도록 주로 동그란 원을 사용해요 ... ...
- 이제는 인공지능도 만화가!어린이수학동아 l2024년 01호
- 수많은 정보를 학습하고, 그 안에서 ‘규칙’을 찾아내 사용자가 원하는 것에 가장 가까운 답을 내놓거든요. ‘투닝’은 인공지능으로 웹툰을 쉽게 만들도록 도와주는 사이트 중 하나예요. 투닝을 만든 회사 툰스퀘어의 이호영 대표는 “여러 가지 감정을 만화로 그릴 수 있도록 인공지능을 ... ...
- 알쏠달쏭 연상퀴즈어린이수학동아 l2024년 01호
- 세거나, 몇 개씩 뛰어 세거나, 몇 개씩 묶어 셀 수 있어요.특히, 10개씩 묶어 세는 방법이 가장 편리하지요. 10개씩 한 묶음이면 10, 두 묶음이면 20, 세 묶음이면열 묶음이면 100과 같아요.두 자리 수에서 십의 자리 숫자는 10개씩 묶음의 수이고, 일의 자리 숫자는 묶음을 빼고 남은 낱개의 수예요 ... ...
- [과학뉴스] 초은하 평면에는 왜 주로 타원은하만 있을까과학동아 l2024년 01호
- 우리은하는 거대한 우주 구조의 일부분에 불과하다. 은하가 모이면 은하단, 은하단이 모이면 초은하단이라 부르는 식이다. 우리은하를 ... 사건이 아니다”라고 말했다. 이어 “우리의 연구 결과는 우주론의 표준모형이 우주에서 가장 놀라운 구조를 만들어낼 수 있음을 보여준다”고 했다 ... ...
- 생성AI 2024 트렌드3 - 멀티모달・초거대・맞춤형과학동아 l2024년 01호
- 인공일반지능(AGI)의 탄생을 더욱 앞당길 것”이라고 말했다. 초거대 AI를 만드는 데 가장 큰 걸림돌은 비용이다. 미국 스탠퍼드대 인간중심 인공지능 연구소가 발표한 ‘2023 인공지능 보고서’는 “2019년 GPT-2(매개변수 15억 개)의 개발 비용은 5만 달러(약만 원)였지만, 2022년 PaLM(매개변수 5400억 개 ... ...
- [특별기획] 중요한 일은 표면에서 일어난다 '금속 표면처리'과학동아 l2024년 01호
- 접근이 이뤄지고 있다. PCB 기판 도금에 널리 쓰이는 환원제는 포름알데하이드다. 가장 강력하고 저렴한 환원제지만, 역시나 IARC의 1군 발암물질로 건강에 악영향을 미친다. MKS 아토텍은 2010년 포르말린을 쓰지 않는 도금 약품 연구를 시작해 2019년부터 양산을 시작했다. 현재 국내외 주요 전자기기 ... ...
- [과학을 돕는 과학] 과학기술정책이란 무엇일까?과학동아 l2024년 01호
- 초충돌기(SSC嘄uperconducting Super Collider)’입니다. SSC는 둘레만 약 87km에 달하는 세계에서 가장 큰 입자가속기가 될 계획이었습니다. 물리학의 표준모형이 품고 있는 궁금증을 풀어줄 것이란 기대를 한몸에 받았죠. 10년 동안 약 44억 달러(약 5조 7000억 원)의 비용을 들여 건설하기로 계획됐습니다. ... ...
- [커리어] 과학과 의학 그리고 꿈이 만나는 현장, IBS 나노의학 연구단 랩투어과학동아 l2024년 01호
- 점, 원자에 맞춰졌을 땐 탄성이 터졌다. 류규환 독자(서울 신흥초 6학년)는 “물질의 가장 작은 단위를 직접 볼 수 있다니!”라며 흥분을 감추지 못했다. “공부에 대한 열정이 다시 생겼어요.” 랩투어를 마치며 이효령 독자(아산 신창중 1학년)는 “이곳에 (연구원으로) 다시 오기 위해 열심히 ... ...
- [SF소설] 더 마더(THE MOTHER)과학동아 l2024년 01호
- 열심히 들었던 것이 도움이 됐습니다.” “고작 대학교 때 배운 지식으로, 영국에서 가장 유명한 해커를 잡아냈다?” “아, 그건” 내가 대답을 머뭇대자 국장이 의미심장한 미소를 지으며 말을 가로챘다. “자넨 어쩌다가 요원이 됐나?”어느 정도 예상은 했지만 여전히 내겐 답하기 힘든 질문이다. ... ...
- 수학에 사랑스러움이 가득!수학동아 l2024년 01호
- 사과나 귤과 같은 둥근 모양의 과일을 피라미드 형태로 쌓는데, 그렇게 쌓았을 때 밀도가 가장 높다고 추측한 것이다. 케플러의 이런 추측을 수학적으로 증명하기까지 꽤 오랜 시간이 걸렸다. 2차원 문제는 1940년대 헝가리 수학자 라슬로 페예시 토트가, 3차원 문제는 미국 수학자 토마스 헤일스가 ... ...
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