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"성격"(으)로 총 1,620건 검색되었습니다.
- [2022 SF 스토리 공모전 수상작] 안스리움수학동아 l2023년 01호
- 빨리 처리해줘요, 급하니까.”설진은 누군가에게 지는 것을 쉬이 허락하지 않는 성격이었다. 족제비같이 생긴 직원이 감히 자신에게 불친절로 응대한다는 건, 그에게 용납할 수 없는 일이었다. 실제로 한시가 급한 설진이었지만 그것보다 이리도 천하태평한 직원의 태도를 어떻게든 고쳐 놓고 ... ...
- [4컷 만화] 소리로 화학반응을 조절한다?어린이과학동아 l2022년 24호
- 쌍둥이처럼 자연계에도 ‘쌍둥이 분자’가 있어요. 일란성 쌍둥이가 생김새는 똑 닮아도 성격은 완전히 다르듯, 쌍둥이 분자 역시 성질이 달라요. 이런 쌍둥이 분자는 용액 안에서도 늘 함께 붙어 있고 물리, 화학적 성질이 유사해 그동안 분리가 불가능하다고 여겨졌어요.그런데 기초과학연구원 ... ...
- [냠냠! 어수잼] 가지가 쑥쑥! 지식의 나무어린이수학동아 l2022년 22호
- 내게 동생이 생겼어. 아주 조그맣고 사랑스러운 강아지, ‘해피’야. 해피는 어떤 성격일까? 뭘 좋아할까? 해피에 대한 모든 걸 알고 싶어. 그래서 오늘 난 ‘지식의 숲’으로 가려고 해! 나와 함께 가지 않을래? ▼ 이어지는 기사를 보려면?Intro. [냠냠! 어수잼] 가지가 쑥쑥! 지식의 나무Part1. ... ...
- [냠냠! 어수잼] 가지 끝에 '댕댕 열매' 열렸네!어린이수학동아 l2022년 22호
- 프리제로 찾아가면 되지요. 비숑 프리제에 대한 지식은 다시 비숑 프리제의 성격, 외모 등 더 구체적인 기준으로 분류돼요. 이때 주의할 점은, 분류 기준을 아무렇게나 정하면 안 된다는 거예요. ‘예쁜 동물’, ‘귀여운 동물’처럼 사람마다 생각이 다를 수 있는 것이 아니라, ‘뼈가 있는 동물’, ... ...
- 질문하면 답해 ZOOM!어린이과학동아 l2022년 18호
- 표시 옆에 있는 문장은 각 만화의 담당 기자가 쓰고 있습니다. 그래서 간혹 담당 기자의 성격이 드러나기도 해요. 같은 기자의 만화 속 기자 한마디와 후기를 비교해 살펴보세요 ... ...
- [역설 나라의 앨리스] 제 11장. 선택 공리가 만드는 역설수학동아 l2022년 12호
- )√2인지 알려주지 않기 때문입니다. 선택 공리를 사용하는 논증은 대개 이런 비구성적 성격을 지닙니다. 선택 공리에 대한 의견이 분분했던 20세기 초, 수학자들은 선택 공리가 초래하는 비구성적 논증을 받아들여야 하는지에 관해 격론을 벌였습니다. 네덜란드 수학자 라위트전 브라우어르와 ... ...
- [기획] “주변 사람들 말에 신경쓰지 말고 하고 싶은게 있다면 도전하세요!”수학동아 l2022년 12호
- Q. 8개월 동안 포기하지 않고 한 문제를 푼다는 게 대단한 것 같아요. 긍정적인 성격 덕분인 것 같아요. 저는 대체로 모든 일에 긍정적이에요. 분명히 문제가 저를 좀먹을 때가 있어요. 문제를 풀지 못해 힘들어 했죠. 하지만 그 좌절에도 포기하지 않았어요. 돌아보면 문제를 푸는 것이 ... ...
- [화보] 콕콕, 네모 세계로수학동아 l2022년 11호
- 똑같이 표현할 필요는 없다고 생각해요. 어떤 사람을 그리기 위해 대화를 나눴는데 성격이 불같이 급하다는 사실을 알게 됐다면 그 사람의 머리 색이 검은색이라도 붉은색으로 나타내요. Q. 픽셀 아트를 하는 학생들이 많아요! Q. 픽셀 아트를 잘하기 위한 비결이 있을까요? 일단 좋아하는 것들을 ... ...
- [사업가가 된 연구자] 생분해 흡수체로 여성의 일상을 바꾸다과학동아 l2022년 11호
- 생명과학도의 만남이 일으킨 시너지 ENTJ, ISTJ, ESFP, INFP. 넷의 MBTI다. 완전히 다른 성격과 성향을 가진 네 사람. 이들은 모두 대학원에 몸담았었는데, 넷이 속한 랩실도 모두 달랐다. 물리학을 좋아해 양자공학과에 진학했던 고은비 CSO는 의료 방사선 분야에 관심을 가지며 CT 영상 하드웨어를 만드는 ... ...
- [카타르 월드컵, 과학으로 즐기기] 인공지능이 예측하는 한국 16강 진출 확률은?과학동아 l2022년 11호
- 직전의 경기와 이후의 경기의 중요도 역시 다르다. 이 때문에 김 전력분석관은 경기의 성격을 정성적으로 구분해 데이터를 취급해야 한다고 설명했다. 우리는 월드컵 직전 경기인 최근 5경기 승리 개수를 추출해 이 점을 모델에 학습시켰다.STEP 2. 데이터를 꼭꼭 씹어먹은 모델, 내놓은 답은 ... ...
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