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"우리"(으)로 총 14,892건 검색되었습니다.
- [수학동아클리닉] 제주 올레에서 만나는 수학이야기수학동아 l2016년 04호
- 걸어 보고, 걸음 수에 자신의 평균 보폭을 곱하면 됩니다.평균 보폭을 곱하는 이유는 우리가 항상 똑같은 보폭으로 걷지 않기 때문입니다. 그래서 일정한 거리를 몇 번씩 걸어본 다음 평균을 구하는 방법을 씁니다. 예를 들어 100m를 평균 154걸음 안에 걸었을 경우 평균 보폭은 100m÷154=0.65m, 즉 65cm가 ... ...
- [과학뉴스] 인공지능 쇼크? 제대로 보자과학동아 l2016년 04호
- 인공지능은 인간이 이해할 수 있는 수준을 뛰어 넘었다. 실수처럼 보이는 바둑돌 하나가 알파고(AlphaGo)가 30수 이상을 내다보고 둔 ‘신의 한 수 ... 사실이다. 하지만 그럴수록 제대로 봐야 한다. 2016년 다시 찾아온 인공지능 르네상스, 우리의 과제는 인공지능과 공존하는 법을 찾는 것이다 ... ...
- Part 3. ‘딥러닝’ 넘어야 인공지능 시대 온다과학동아 l2016년 04호
- 길이지만 말이다. ▼관련기사를 계속 보시려면?Intro. 알파고 쇼크, 그 후Part 1. 알파고가 우리에게 남긴 것들Part2. ‘알파크래프트’ 어디까지 왔나Part3. ‘딥러닝’ 넘어야 인공지능 시대 온다Part 4. 인공지능의 미래를 ... ...
- Intro. 플라스마 엔지니어링과학동아 l2016년 04호
- 액체도 기체도 아닌 제4의 물질. 우주의 99.99%를 채우고 있지만 우리에겐 낯선 것. 때론 액체질소보다 차갑고, 때론 태양보다 뜨거운 그것을 보고 싶다면 지금 당장 형광등을 켜라. ‘반짝’ 그 존재를 드러낼 것이다. 플라스마는 태양계 밖 먼 우주에 있는 동시에 내 방과 내 작은 스마트폰 안에도 ... ...
- [Knowledge] 이타성을 향한 여정과학동아 l2016년 04호
- 특출나진 않았다. 생물학이 가장 우수했고, 수학과 다른 과학 과목도 괜찮았다. 하지만 우리의 수능 시험에 해당하는 A-레벨 시험에서 프랑스어는 낙제점을 받기도 했다. 이처럼 해밀턴은 전 과목 만점을 휩쓰는 전형적인 모범생이 아니었기에 훗날 그가 이룩한 성취에 대해 동창들은 놀라움을 금치 ... ...
- [Interview] “화성에서도 살아남을 인재를 꿈꿉니다.”과학동아 l2016년 04호
- 하고 동시에 밖에서는 어미가 알을 쪼아 길을 열어주는 것. 그것이 줄탁동기입니다. 우리 사회에도 줄탁동기의 계기가 필요한 시점이었는데, 때마침 알파고 쇼크가 강타했습니다.”3월 16일 오전, 서울 강남구 집무실에서 만난 김승환 한국과학창의재단 이사장은 하루 전에 막 끝난 알파고와 ... ...
- [Tech & Fun] 누군가가 멀고 밉게 느껴진다면…과학동아 l2016년 04호
- 편을 가른다. 이런 감정은 세상이 실제로 그렇게 구성돼 있는지와는 전혀 상관이 없다. 우리가 누군가를 따돌리는 것은 온전히 나를 지키고자 하는 동기가 크다. 가끔 누군가가 갑자기 멀게 또 밉게 느껴진다면 혹시 나의 마음에 그런 원인이 있는 것은 아닌지 생각해보는 것은 어떨까. 배척의 ... ...
- Part 1. 아인슈타인이 남긴 마지막 퍼즐 풀었다과학동아 l2016년 03호
- 중의 하나일 것”이라고 설명했다. 이제 중력으로 우주를 본다중력파 관측이 당장 우리의 일상생활을 바꿔놓지는 않는다. 하지만 인류가 우주를 이해하는 폭은 획기적으로 넓어질 전망이다. 이전까지 빛이라는 ‘한쪽 눈’만으로 우주를 봤다면, 이제 중력까지 포함해 ‘두 눈’으로 우주를 보게 ... ...
- [News & Issue] 사드, 북 미사일 위협 막을 수 있을까과학동아 l2016년 03호
- 러시아에서 발사된 미사일이 태평양을 건너 미국까지 가는 데는 40여 분이 걸리지만, 우리나라는 길어야 5분”이라며 “이 시간 안에 탐지, 식별, 보고, 결정, 요격이 가능하겠냐”고 반문했다.북한이 미사일의 발사각을 높여 한국을 공격한다는 생각 자체가 비현실적이라는 주장도 있다. 서재정 일본 ... ...
- Part 1. 과학자들이 본 알파고의 비장의 무기과학동아 l2016년 03호
- 뻔 했다.준 딥러닝을 조금 더 구체적으로 설명해 달라.한 기계 학습의 가장 큰 난관은 우리가 모르는 함수를 찾는 것이다. 간단한 함수를 설계하는 것은 쉽지만, 바둑을 이기는 법 같은 복잡한 함수는 수학적으로 풀기엔 너무 어렵다. 하지만 간단한 방법으로 근사를 반복적으로 하는 딥러닝은 충분한 ... ...
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