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"머신"(으)로 총 263건 검색되었습니다.
- [코로나19 업데이트] 불안한 겨울에서 회복의 일상으로 코로나 블루과학동아 l2021년 02호
- 있기를 좋아하지만 먹는 양이 많아서 가만히 앉아있으면 건강에 해롭기 때문에 러닝머신을 해요.” - 휴먼로봇 님집에 가만히 있는 시간이 늘어나면서 홈트레이닝을 시작했거나, 갑자기 살이 쪄 ‘확찐자’가 되었다는 이야기가 가장 먼저 눈에 띈다. 사실 운동은 코로나 블루를 몰아내기 위해 가장 ... ...
- 단백질 구조 예측, AI는 어떻게 했을까?어린이과학동아 l2021년 01호
- 50년의 난제를 풀었다니, 알파폴드2는 정말 대단한 일을 해낸 거군요. 도대체 알파폴드2는 어떻게 단백질의 구조를 예측한 걸까요? 단백질은 ‘글리신’, ‘히스티딘’ 등 보통 20가지의 아미노산 250~300개가 실에 꿴 구슬처럼 길게 연결돼 만들어져요. 아미노산은 종류에 따라 다른 화학적 특성을 ... ...
- 글로벌 시대, 6G 연구 동맹들과학동아 l2021년 01호
- 이탈리아 피사대 등이 포함됐다. 헥사-X는 6G를 위한 6대 개발 과제로 ‘인공지능(AI)과 머신러닝’ ‘디지털 생태계를 통합하는 네트워크 구축’ ‘지속 가능성’ ‘글로벌 서비스’ ‘초저지연’ ‘개인정보에 대한 보안 신뢰도’ 등을 제시했으며, 2030년까지 6G 표준기술부터 핵심 서비스 모델을 ... ...
- [섭섭박사의 메이커스쿨] 누가 요즘 손으로 그림을 그려? 드로잉머신어린이과학동아 l2020년 13호
- 예술가와 과학자들은 반복적이고 규칙적인 그림을 그릴 때 수고를 덜기 위해 드로잉머신을 개발해 왔어요. 예를 들어, 스코틀랜드 수학자 휴 블랙번이 처음 개발했다고 알려진 ‘하모노그래프’는 1890년대에 큰 인기를 끌었어요. 줄의 끝에 달린 무게추가 진자 운동을 하면, 기계와 연결된 펜이나 ... ...
- 세계 상위 0.1% AI 고수를 만나다 “데이터가 있는 곳이면 어디든, AI가 있습니다”과학동아 l2020년 12호
- 캐글 이야기를 할수록 점점 환해졌다. 캐글은 2017년 구글이 인수한 데이터 사이언스 및 머신러닝 경진대회 플랫폼이다. 이 플랫폼에서 일어나는 일을 간단히 말하자면, 세계 굴지의 기업들이 필요로 하는 기술을 문제로 내고, 전문가들이 그에 대한 알고리즘을 만들어 답지로 낸다. 구글, ... ...
- 언택트 시대, 세상을 연결하는 클라우드과학동아 l2020년 10호
- 오픈 프로젝트에 참여한 바 있다.CORD-19 서치는 사용자가 연구에 대한 질문을 올리면 머신러닝 기반의 자체 분석 알고리즘을 이용해 적절한 답변까지 제공한다. 출시한 지 7주 만에 한국, 인도, 영국 등 76개국에서 수천만 건의 질문이 올라왔다. AWS는 CORD-19 서치를 구현하기 위해 ‘데이터 레이크(Data ... ...
- [특집] 클라우드 신뢰점 문제과학동아 l2020년 10호
- 메모리의 내용, CPU 등의 활동을 보고 가상머신의 악성 행위를 찾는 것이다. 이것으로 가상머신이 발생시키는 가상 네트워크도 분석 가능해 네트워크 공격까지 막을 수 있다. 미래 클라우드에 맞는 보안 시스템 갖춰야이처럼 각국의 클라우드 보안 연구자들은 현재 이용되는 클라우드 기술의 ... ...
- Dr. 소의 과학 영상 읽어줌어린이과학동아 l2020년 10호
- ‘감자를 캔다’는 말에 다른 뜻이 있다는 사실, 알고 있나요? 아마 고양이를 키우는 친구들은 어떤 의미인지 알고 있을 거예요. ‘고양이 용변을 치운다’라 ... 달고나 커피 머신의 정체는 그야말로 ‘상상도 못한 것’이라고 할 수 있습니다. 최첨단 달고나 커피 머신을 만나 보세요 ... ...
- [3회] 고수의 데이터 요리쇼수학동아 l2020년 09호
- 그만둘 가능성이 높은 사용자를 자동으로 분류해내기 위해 기계학습을 활용했습니다.머신러닝이라고도 부르는 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 학습해서 예측과 분류 등의 작업을 자동으로 수행하게 하는 기술을 말합니다. 기계학습에는 다양한 알고리듬이 있는데, 연구팀은 미국의 통계학자 레오 ... ...
- 기후변화 비밀 품은 북극의 사계절을 보다과학동아 l2020년 09호
- 특징을 분석하는 ‘하랄릭 질감 특징(Haralick texture features)’ 계산법이 사용됐다. 또 머신러닝 기술을 활용해 해빙의 질감 특징 데이터를 학습시킨 뒤 이를 토대로 해빙의 종류를 파악하는 프로그램을 개발했다. 실제로 북극 프람(Fram) 해협과 바렌츠해의 위성 영상을 이 프로그램에 적용한 결과 ... ...
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