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"옆"(으)로 총 1,296건 검색되었습니다.
- 아슬아슬, 문짝이 없는 차량 팝뉴스 l2017.06.02
- 사진 공유 사이트 임져와 여러 SNS에서 화제가 된 이미지다. 자동차 도로를 달리던 차가 옆 차로의 자동차를 촬영했다. 저렇게 용감할 수 있을까. 한 여성이 보인다. 그녀가 보이는 이유는 차문이 떨어져 없기 때문이다. 문짝이 없는 날아간 차를 타고는 태연하다는 사실이 놀랍다고 많은 네티즌들이 ... ...
- 단옷날 창포물 멱감기, ‘창포’에 대해 아시나요?동아사이언스 l2017.05.30
- 폭이 1~2㎝로 뿌리 끝에서 촘촘히 나오고 꽃은 원기둥 모양으로 잎 사이에서 비스듬히 옆으로 올라옵니다. 열매는 7~8월경에 달리는데, 누런 빛의 긴 타원 모양입니다. 주로 관상용으로 쓰이며, 특정 종의 경우 뿌리가 약용으로 쓰였습니다. 하지만 창포는 더 이상 과거처럼 우리에게 친숙한 ... ...
- 과감하게 민낯 공개한 할리우드 스타 팝뉴스 l2017.05.26
- 할리우드에서 스타 지위를 얻은 그녀는 아무렇지도 않게 민낯 사진을 공개했다. 옆에는 또 다른 유명 여배우 페넬로페 크루즈이다. 절친이라는 두 사람은 인터넷에 화장기 하나 없는 사진을 공개해버렸다. 많은 팬들이 놀랐다. 먼저 그들의 용감성에 놀라지 않을 수 없었다고 한다. 예쁘게 보이고 ... ...
- 카페 들어서면 스마트폰 자동 충전… ‘와이파워’ 현실화 되나동아사이언스 l2017.05.26
- 기술이 필요하다. 최대 수 m까지 전력 전송이 가능한 기술이다. 유리잔을 두들기면 옆에 있던 유리잔이 따라서 진동하는 ‘공명’ 원리를 이용한 것이다. 자기공명 방식을 처음 세상에 선보인 건 미국 연구진이다. 마린 솔랴치치 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수팀은 2007년 이 방식으로 전력 ... ...
- 우리집 라돈 프로젝트 실내 공기를 지켜라!어린이과학동아 l2017.05.25
- 확인해 봤어요. 그 결과 숯과 공기청정기는 큰 효과가 없었어요. 그런데 측정기 옆에 식물을 두고 라돈 농도를 측정한 결과, 라돈 농도가 떨어지는 것을 확인할 수 있었어요. 하지만 안 좋은 점도 있어요. 식물의 잎은 계속 라돈을 품고 있어, 언젠가 다시 라돈을 방출할 위험도 있답니다. 따라서 라돈 ... ...
- 아찔한 상황, 오토바이에 8명이 타고 달려팝뉴스 l2017.05.24
- 자세히 보니 오토바이에는 8명이 타고 있었다. 나무판자를 이용해 오토바이를 개조해 양 옆에 사람이 앉을 수 있도록 했다. 널빤지의 뒤에는 어른들이 탔고 앞쪽에는 아이들이 앉았다. 굉장히 위험한 상황이다. 균형을 잃기만 하면 오토바이는 쓰러질 수밖에 없기 때문이다. 널빤지에 앉아 있는 ... ...
- [카드뉴스] 보글보글 거품의 과학동아사이언스 l2017.05.23
- 빨아들이면서 숨을 쉬며 만들어집니다. 반대로 물방개는 물속에서 숨 쉬기 위해 숨구멍 옆에 공기방울을 가둔 거품을 만든답니다. 몸속에 폴리우레탄 액체를 넣어 거품을 내 몸속 상처를 감싸는 기술도 있습니다. 내장에 난 상처의 출혈을 약 3시간 정도 막을 수 있다고 합니다. 캐나다 로키산맥의 ... ...
- 고속 오토바이에 달려든 수사슴 팝뉴스 l2017.05.22
- 차와 오토바이가 달리는 도로를 빠른 속도로 가로지른 것이다. 덩치가 큰 사슴이 옆에서 달려와 펄쩍 뛰어오르자 모터사이클 운전자들은 당황하지 않을 수 없었다. 한 사람은 사슴과의 충돌을 피하기 위해 급히 방향을 틀었고, 도로에 쓰러지고 말았다. 다행히도 모터사이클 운전자는 다치지 ... ...
- [구글 I/O] 구글이 꿈꾸는 가상현실2017.05.22
- 컴퓨터가 만들어낸 가상의 경계는 더 모호해지게 됩니다. 눈에 보이지 않지만 지금 옆 자리에 포켓몬이 앉아있는 것처럼 말이지요. 가상현실로 당장 뭔가 크게 달라지진 않을 겁니다. 하지만 가상현실은 많은 기업들을 통해 가다듬어지고 있습니다. 구글 역시 구글I/O로 갖고 있는 경쟁력들을 잘 ... ...
- [표지로 읽는 과학_네이처] ‘멍청한 인공지능(AI)’이라도 협업엔 좋다동아사이언스 l2017.05.21
- 내가 옆집 색을 보고 선택을 바꾼다 해도, 서로 대화가 진행되지 않는 온라인 공간에서 옆집 역시 색을 바꿀지 모르기 때문이다. 연구진은 3개의 ‘봇’과 17명의 사람으로 구성된 팀을 다시 구성했다. 하지만 여기 참가한 봇은 10번 중 1번의 실수를 저지르는 약간 ‘멍청한(dumb)’ AI다. 그럼에도 ... ...
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