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- [인터뷰] 세종과학예술영재학교 입학부장 김민주과학동아 l2018년 03호
- 수학(기초, 심화, 융합), 2교시 과학(기초, 심화, 융합), 3교시 인문·예술적 소양 평가로 구분해 수학과 과학, 인문·예술을 나눠서 평가할 계획이다. 김 입학부장은 “아직 협의 중인 사항으로 확정된 것은 아니다”며 “문제 유형이나 평가 방법이 바뀌는 것은 아닌 만큼 기존 전형 과정에서 크게 ... ...
- [시사과학 뉴스] 콜록콜록, 독감 환자 급증!어린이과학동아 l2018년 03호
- 바이러스는 최초로 검출된 지역의 이름을 딴 ‘빅토리아형’과 ‘야마가타형’ 2가지로 구분된답니다. 보통 겨울(12월~2월)에 A형 독감이, 봄(3월~4월)에 B형 독감이 유행해요. 지난 2016년 12월에는 B형 독감이 한 건도 발견되지 않았지요. 그런데 질병관리본부가 2017년 12월 말 독감 환자들을 분석한 ... ...
- Part 2. 고층대기부터 유전체 발굴까지 극지 연구의 현재과학동아 l2018년 03호
- 확보했다. 이를 바탕으로 약 10cm의 해상도로 미세지형도를 제작한 뒤, 다양한 식생이 구분지어 서식하고 있는 경사면의 환경 요소를 측정했다. 이를 통해 온도와 습도, 광량 등이 지의류와 선태류의 생존과 적응에 얼마나 영향을 미치는지 분석했다. 정확한 식생분포를 확인할 필요가 있을 때에는 ... ...
- 내 꿈에 꼭 맞는 새로운 수학교육이 온다수학동아 l2018년 03호
- 이제는 진로에 상관없이 통합적인 지식을 균형 있게 배울 수 있는 거지요. 문·이과를 구분하는 큰 기준 중 하나가 ‘수학을 얼마나 많이 배우냐’였던 만큼, 수학 과목에도 몇 가지 변화가 있어요. 먼저 문·이과 상관없이 배웠던 수학1과 수학2를 공통 과목인 ‘수학’으로 통합하고, ... ...
- [이승재의 매스일레븐3] 수학적 최적화수학동아 l2018년 03호
- 유럽축구연맹은 유럽에 있는 축구장의 등급을 카테고리1부터 카테고리4까지 나눠 구분하고 있습니다. 가장 높은 등급인 카테고리4에 해당하는 경기장만이 챔피언스리그와 유로파리그 플레이 1오프 이상의 경기를 치를 수 있습니다. 의외로 카테고리4에 속하기 위해 필요한 최소 수용 인원은 800 ... ...
- [신학기 특별기획] 영재학교·특목고·자사고 합격 전략과학동아 l2018년 03호
- 꿈과 끼 영역과 인성영역으로 구분된다. 다시 말해 지원동기 및 자기주도학습, 인성으로 구분해 1500자 내에서 기술해야 한다. 끼는 재학 기간 중 교과 능력에 있어 학업에 기울인 노력과 학습 경험이 얼마나 높은 성취도를 보였는지를 서술한다. 꿈은 비교과 활동에 있어 본인의 진로와 연계해 ... ...
- [인터뷰] “왜?”라고 질문하라과학동아 l2018년 02호
- 한다. 무학과로 전환, 원하는 학과 100% 선택POSTECH은 2018학년도부터 모든 신입생을 학과 구분이 없는 ‘무학과’로 선발했다. 단, 정부 지원으로 설립된 창의융합IT공학과 20명은 별도로 선발한다. 타교의 무학과 선발과 다른 점은 학생이 원하는 학과로 100% 진학할 수 있도록 제도를 만들었다는 ... ...
- [과학뉴스] 빨리 오고, 예측 빗나가고 올해 독감, 왜 이리 독한가과학동아 l2018년 02호
- 바이러스의 최초 검출 지역의 이름을 따 ‘빅토리아형’과 ‘야마가타형’ 2가지로 구분한다. 인류가 독감에 치명타를 입었던 스페인독감(H1N1), 아시아독감(H2N2) 등은 모두 A형 바이러스였다. 한국에서 80여 명의 사망자를 냈던 신종플루(H1N1) 역시 A형이다. 이 때문에 A형의 위협성에는 공감하면서도, ... ...
- [과학뉴스] 우세안 없으면 난독증 생긴다과학동아 l2018년 02호
- 전 세계에서 7억 명이 알파벳 ‘b’와 ‘d’를 구분하는 데 어려움을 겪는다. 이는 인구 10명 중 1명꼴이다.우세안(주로 사용하는 눈)이 없어 거울처럼 반전된 이미지 2개가 뇌에 모두 전달돼 혼란을 일으키기 때문이다. 프랑스 렌대 연구진이 이런 난독증을 유발하는 생물학적 원인을 밝혀냈다. ...
- [종목6] 아이스하키, 선수 위치 실시간 분석 ‘ 언더독의 반란’ 꿈꾼다과학동아 l2018년 02호
- 알고리즘을 만들었다. 카메라에 잡힌 선수복의 색깔과 모양 정보로 배경과 선수를 구분한 뒤 움직임을 추적한다. 하지만 영상만으로는 각 선수의 위치를 정밀하게 파악하기에는 한계가 있다. 선수들이 몸싸움을 하면서 부딪칠 때 추적하는 선수가 뒤바뀔 수 있기 때문이다. 그럴 경우 데이터가 ... ...
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