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"공학"(으)로 총 5,957건 검색되었습니다.
- [논문탐독] 자연에 한층 가까워진 움직임 소프트 로봇과학동아 l2021년 04호
- 로봇을 위한 통합 설계 및 제작 전략교신저자로버트 우드 미국 하버드대 존 A. 폴슨 공학 및 응용과학대 교수는 소프트 자율 로봇과 민첩한 곤충 로봇을 만들기 위해 새로운 디자인과 센서 및 액추에이터 소재 등을 연구하고 있다.초록소프트 로봇은 기존의 단단한 재료로 만든 로봇이 가지지 못했던 ... ...
- [잡터뷰]BTS 랜선 콘서트 연 소프트웨어 엔지니어과학동아 l2021년 04호
- 조언했다. 소프트웨어 엔지니어가 되기 위한 팁 Q1 진학해야 하는 학과는?주로 컴퓨터공학과, 전산학과 출신이 많습니다. 전공의 제한은 없지만, 프로그래밍과 컴퓨터 언어 관련 수업을 수강해두는 것이 좋습니다. Q2 소프트웨어 엔지니어가 되기 위해 갖춰야 하는 자격은?특별히 학위나 ... ...
- [인터뷰] 할 수 있는 게 이렇게 많은데 놓쳐 버리는 건 너무 아깝더라고요과학동아 l2021년 04호
- 대학원 실험실에 들어가 연구에 참여하는 프로그램이다.승재 씨는 이주형 신소재공학부 교수의 실험실에서 8주간 딥러닝을 이용해 리튬이온 배터리의 음극재 소재를 찾는 방법을 익혔다. 후보 물질의 결정을 그래프로 표현하고 이를 딥러닝에 적용해 미리 시뮬레이션 해보는 것이다. 승재 씨는 ... ...
- [인터뷰] 최기영 과학기술정보통신부 장관이 말한다! 수학으로 통하는 미래수학동아 l2021년 04호
- 교육자 출신답게 최 장관님은 교육에도 관심이 많습니다. 디지털 뉴딜과 각종 과학, 공학기술 발전도 그 근간이 되는 교육이 매우 중요하다는 철학을 가지고 있기 때문이죠. 특히 최 장관님은 “최근 AI와 소프트웨어가 각광받고 있지만 미래 사회가 요구하는 인재상은 단순히 코딩을 잘하는 것보다 ... ...
- [기획] 음악으로 발견한 소통의 본질, 뮤지션 박새별과학동아 l2021년 04호
- 언어 분석이나 생성 분야가 비약적으로 성장했는데, 이런 자연어 처리(NLP) 분야의 데이터 공학을 음악에 적용하면 언어의 역할을 하는 음악의 본질을 이해하는 데 도움이 될 것이라고 생각했다.음악이라는 언어를 이해하기 위해서는 먼저 자연어 처리의 방법론을 음악 분석에 적용하는 과정이 ... ...
- [기획] 동양 vs 서양, 누가 먼저 찾았을까수학동아 l2021년 03호
- 인류가 처음 달에 가기 위한 아폴로 계획을 수행할 때 계산에 적용한 원주율이며, 현대 공학 계산에서 널리 활용하는 정밀한 값입니다. 동양의 수학이 서양에 결코 밀지지 않았던 겁니다. 중국에서 전해진 수학을 바탕으로 중세 이전 가장 정확한 원주율을 찾은 사람은 아라비아(현재 중동) 지역의 ... ...
- [기획] 엉뚱한 증명의 귀재, 수학 유튜브 크리에이터 로지컬수학동아 l2021년 03호
- 여러 예상이 잘 맞아 떨어져 조횟수와 구독자 수, 두 마리 토끼를 잡을 수 있었어요. Q 공학 분야 학과나 수학과를 졸업한 건가요?나이나 개인 정보는 철저히 비공개로 활동하고 있어 밝히기가 어렵습니다. 다만 고등학교 시절 이과를 선택했고 당시 선생님에게 역설적인 질문들을 자주 했던 것 ... ...
- 현실로 다가온 위기, 변화로 맞서는 대학들과학동아 l2021년 03호
- 감염증(코로나19)으로 새로운 가능성을 얻기도 했습니다. 허준 연세대 건설환경공학과 교수는 저서 ‘대학의 과거와 미래’에서 “2013년과 2014년 국내외 주요대학들이 MOOC에 대한 환상과 두려움을 동시에 느꼈다”며 “한 학자는 MOOC로 인해 대학의 25% 정도는 문을 닫을 거라 예측했다”고 ... ...
- [막내기자의 과학실험실] 세상에서 가장 빠른 빛! 전자레인지로 속도 잰다?과학동아 l2021년 03호
- “띵!” 전자레인지에서 경쾌한 소리가 들려오자 떨리는 마음을 진정시키며 문을 열었습니다. 고소한 치즈 향이 솔솔 풍겨오는 게 슬라이스 치즈가 알맞게 녹았나 보네요. 성공입니다. 부엌에서 피자라도 만드는 중이냐구요? 아뇨, 실험하는 중입니다. 빛의 속도를 재는 현장에 오신 걸 환영합니 ... ...
- AI 공학│ 공정성 수호할 기술 도구들과학동아 l2021년 03호
- 불균형이다. KAIST 인공지능공정성연구센터장을 맡고 있는 유창동 KAIST 전기 및 전자공학부 교수는 “데이터가 많은 집단에 대해서는 AI가 학습을 통해 그 집단의 비교적 보편적인 결과를 도출할 수 있지만, 데이터가 적은 집단에 대해서는 AI의 결론이 그 집단을 대표한다고 볼 수 없는 경우가 ... ...
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