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"인식"(으)로 총 3,632건 검색되었습니다.
- [스미스의 탐구생활] 범인이 남긴 단서, 지문어린이과학동아 l2018년 06호
- 출판했답니다. 20세기 초반부터 지문을 이용해 수많은 범인을 잡았어요. 이후 지문 인식 기술은 점점 발전해서 현재는 과학수사뿐만 아니라 스마트폰과 금융 결제, 출입문 관리 등 일상생활에서도 널리 사용되고 있답니다. 그럼 지문이 있는 이유는 무엇일까요? 과학자들은 지문이 손가락과 물체 ... ...
- Part 2. 조직력으로 승부한다! 군집로봇어린이과학동아 l2018년 06호
- 필요해요. 서울대학교 기계항공공학부 이동준 교수는 “최근 군집로봇의 이동과 위치 인식 기술 등이 상당히 발전하고 있다”고 말했답니다. ▼관련기사를 계속 보시려면? Intro. 뭉쳐야 뜬다! 군집로봇Part 1. 평창 밤하늘에 별빛을 수놓은 군집드론Part 2. 조직력으로 승부한다! 군집로봇Part 3. ... ...
- [Tech] 모델명 ASUS ROG GLADIUS Ⅱ 마우스과학동아 l2018년 06호
- 커스터마이징 기능이 중요합니다. 전용 소프트웨어로 DPI, 폴링 레이트, 조명, 표면 인식 등 각종 설정을 맞추고 나서 마우스 패드까지 따져 고른다고 하는데요. 이 모델은 클릭 스위치도 커스터마이징할 수 있었습니다. 기본적으로는 ‘옴론’이라는 브랜드의 스위치가 적용돼 있지만 이것을 ... ...
- Part 1. 자율주행자동차, 직접 타보니과학동아 l2018년 05호
- 사람의 시선과 같다”며 “언덕이나 심한 커브 구간에서 시야가 좁아져 차선을 제대로 인식하지 못해 좌우로 흔들리는 것”이라고 말했다. 현재 심 교수팀은 반복 테스트를 통해 이 문제를 해결하고 있다. 전방 횡단보도에 사람이 건너가고 있는데 완전히 멈추지 않고 조금씩 앞으로 움직이는 점도 ... ...
- Intro. 암호기술 혁명, 동형암호과학동아 l2018년 05호
- 카드 정보를, 쇼핑몰에서 결제가 이뤄지는 순간에는 이름과 공인인증서 공개키를, 지문인식 장치에 손가락이 닿는 순간에는 생체정보를, 모두 암호기술이 보이지 않게 내 정보를 지켜주고 있다. 최근 암호학계에서는 ‘동형암호’가 각광받고 있다. 빅데이터와 자율주행자동차, 사물인터넷(IoT)으로 ... ...
- [Origin] 내 안의 또 다른 나, 장내미생물과학동아 l2018년 05호
- 나오지 않았습니다. ‘인간 게놈 프로젝트’ 계기로 미생물 인식 바뀌어미생물에 대한 인식이 바뀌기 시작한 건 유전자의 염기서열을 읽을 수 있게 되면서부터였습니다. 1980년대 중반부터 과학자들은 인간의 유전체 지도를 작성하는 ‘인간 게놈 프로젝트(HGP)’를 시작했습니다. 이 프로젝트를 ... ...
- Part 3. 소똥구리를 지켜라!어린이과학동아 l2018년 05호
- 점점 줄고 있어 쉽지 않다”며 “이번 복원을 계기로 많은 사람이 환경 보존에 대한 인식을 가졌으면 좋겠다”고 말했답니다. ▼관련기사를 계속 보시려면? Intro. 현상수배,소똥구리 찾기 대작전!Part 1. 급구, 소똥구리를 찾습니다!Part 2. 그 많던 소똥구리는 다 어디로 갔을까?Part 3. 소똥구리를 ... ...
- 그 소원, ‘가상현실’이 이뤄 드립니다!수학동아 l2018년 05호
- 주인도 마찬가지입니다. 똑같은 대화를 주고받는 게 아니라 플레이어의 얼굴과 표정을 인식해 이름을 부르거나 안부를 묻고, 내가 자주 사는 물건을 기억해서 권하기도 하지요. 몇 번 마주하다 보면, 실제 사람으로 착각할지도 몰라요. 가상현실의 진가는 교육용 VR!VR이 교육과 만나면 더 큰 ... ...
- [Culture] 너의 목소리가 잘 보여과학동아 l2018년 05호
- 수 있다”며 “1개 언어 당 단어 약 100만 개를 인식할 수 있다”고 말했다. 9개 언어 음성인식기술은 현재 ‘말랑말랑지니톡’ 앱으로 상용화됐다. 이 기술의 핵심은 사람의 신경망을 모방해 스스로 언어를 학습하는 인공신경망이다. 김 책임연구원은 “이 AI가 새로운 언어를 학습하는 데 걸리는 ... ...
- Part 2. 자율주행자동차 안전 기술 어디까지 왔나과학동아 l2018년 05호
- 여러 가지 비보호 상황의 이미지를 학습한다고 하자. 딥러닝의 첫 번째 층에서 사진을 인식하고 이 중 일부 중요한 정보는 다음 층에서 가중치를 얻는다. 각 층을 통과할 때마다 이 작업이 반복되고, 마지막 출력값으로 가장 가중치가 높은, 즉 개발자가 원하는 정보를 얻을 수 있다. 비보호 상황인 ... ...
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