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"데이터"(으)로 총 3,453건 검색되었습니다.
- [수학뉴스] 태양빛 예측해 발전 효율 높인다수학동아 l2020년 08호
- 은닉 마르코프 모형은 직접 관측할 수 있는 데이터로부터 정말 알고자 하는 숨겨진 데이터를 추정하는 모형입니다. 연구팀은 MCM 모형을 이용해 일조 강도를 여러 단계로 나누고 현재의 일조량을 바탕으로 다음 기간에 일조 강도가 어떤 단계에 있을 확률이 가장 높을지를 계산했습니다. 그 결과를 ... ...
- 예술가가 알고리듬을 공부하는 이유는?수학동아 l2020년 08호
- 좀 무서울 정도죠. Q 과학 기술이 앞으로 예술에 어떤 영향을 줄까요?인공지능과 빅데이터 등이 예술에 끼친 영향은 상상하기 어려울 정도예요. 앞으로 다가올 인공지능 시대에는 인공지능이 작품을 보고 특징을 쉽게 파악할 테니 작가 고유의 표현 방식도 사라질지 몰라요.하지만 컴퓨터가 ... ...
- [매스미디어] 시네마틱 드라마, SF8수학동아 l2020년 08호
- 1정도로 얇은 실 형태다. 로봇을 이용해 이런 모양의 전극 수천 개를 뇌에 심으면 많은 데이터를 한 번에 보내고 받을 수 있다.머스크는 2020년 사람에게 직접 테스트할 계획을 발표했다. 만약 AI 이식에 성공한다면 뇌가 스마트폰이나 컴퓨터를 제어하고, 컴퓨터의 명령을 받아들여 업무를 처리할 수 ... ...
- USA┃Mars 2020 ‘인내’와 ‘끈기’로 흙 가지러 떠납니다과학동아 l2020년 08호
- 하는 중대한 임무를 맡았다. 안타깝지만 아직 현재 과학기술로는 로버가 지구로 보낸 데이터를 분석하는 것만으로는 생명체의 존재 여부를 알아낼 수 없어서다. 가령 어떤 물체가 탄소로 이뤄졌는지는 우리가 눈으로 직접 보지 않고 측정만으로도 확인할 수 있지만, 이 물체가 값싼 석탄 덩어리인지 ... ...
- [나의 미국유학일기] 여름방학이라 쓰고 '인턴십'이라 읽는다과학동아 l2020년 08호
- 크롤링이 잘 됐는지 확인해 다른 개발자들에게 전달하는 데이터 처리 기술을 개발했다. 데이터 사이언스와 소프트웨어 엔지니어링이 접목된 프로젝트 2개를 맡은 덕에 3개월이지만 프로그래밍 실력을 늘릴 수 있었다. 그래도 방학인데, 일만 한 건 아니다. 주말에는 열심히 돌아다녔다. 온라인 ... ...
- [포토뉴스] 인공신경망으로 묘기 부리는 드론수학동아 l2020년 08호
- 거뜬히 할 수 있었죠.연구를 이끈 다비데 스카라무차 취리히대학교 정보과학과 교수는 “데이터를 효율적으로 처리하도록 만들면 드론의 성능을 개선하지 않아도 드론이 어려운 동작을 할 수 있다”고 말했습니다. 이 연구는 7월 12일부터 16일까지 열린 ‘2020 로보틱스: 과학과 시스템’에서 ... ...
- [진로체험] 항공우주 영상 수학으로 꿰뚫어본다! 항공우주 영상 분석 엔지니어수학동아 l2020년 08호
- 인식하기 위해 딥러닝을 많이 활용하는데 딥러닝도 수학이 핵심이에요. 딥러닝은 주어진 데이터를 학습해 결과를 예측할 수 있도록 여러 함수를 연결한 일종의 ‘합성함수’라고 할 수 있어요. 사실 모든 공학적인 문제는 수학 문제라고 할 수 있답니다. 문제를 이해하고 그 문제를 나타내는 수학 ... ...
- [때문에 과학] 1탄. 꿀잠 좌우하는 심부 체온과학동아 l2020년 08호
- 싸웠다고 할 수 있다. 밤 최저기온은 건강과 직결된다. 김도우 국립재난안전연구원 빅데이터연구팀 책임연구원은 “낮 동안 몸에 쌓인 열적 스트레스를 밤에 해소해야 하는데, 열대야로 인해 열적 스트레스가 계속 쌓이면 온열 질환 등의 위험이 커진다”고 말했다. 내장 데우고, 신경 놀래킨 ... ...
- UAE┃INTERVIEW 옴란 샤라프 EMM 총괄 디렉터과학동아 l2020년 08호
- 것이다. 아말은 화성 궤도를 돌며 화성 시간으로 1년 동안 매일 화성의 기후를 관찰해 데이터를 수집한다. 계절별로, 시간대별로 달라지는 화성의 대기 상태와 기후를 분석할 예정이다. 무엇보다 아말을 통해서 화성 탐사라는 도전적인 목표를 세우고 성공하는 모습을 보여줌으로써 청년에게 미래를 ... ...
- ADHD, 이제 게임으로 치료한다?과학동아 l2020년 08호
- 화면 위에 그림을 따라 그리거나 색칠하게 한 뒤 이들의 움직임 데이터를 기록했다. 데이터를 기계학습 기술로 분석한 결과, 최대 93%의 정확도로 자폐 아동을 구별할 수 있었다. 자폐 아동은 일반 아동보다 센 힘으로 화면을 터치하거나 더 빨리 화면을 넘기는 등의 특징을 보였다. doi: 10.1038/srep3110 ... ...
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