[과학뉴스] 질투하는 사람은 조직마다 꼭 있다

과학동아 2016년 11호

낙관형, 비관형, 신뢰형이 각각 20%씩 존재했다. 나머지 평균 10%의 사람들은 네 가지 성격 범주에 속하지 않았다.연구팀은 조직에서 특정 유형의 사람이 다수를 차지하면 조직이 합리적인 판단을 하지 못하고 정체될 수 있어 다양한 유형의 구성원이 필요하다고 분석했다. 산체스 교수는 “그룹 ...

[Tech & Fun] 센서스 코무니스

과학동아 2016년 11호

기자 경력이 있는 데다 젊은 유권자에게 그렇게 먼 느낌은 아니면서도 그럭저럭 교양인 범주에는 속하는 편이니, 그런 대담자나 인터뷰어로 적격이라고 여겨진 것 같다. 『한국이 싫어서』라는 제목의 소설을 냈다는 점도 한 몫 했을 테고. “헬조선 현상의 원인은 뭐라고 보십니까?”같은 질문을 ...

[수학동아클리닉] 한 눈에 알아보는 비율그래프

수학동아 2016년 10호

띠(=세로에 비해 가로의 길이가 긴 사각형 또는 가로에 비해 세로의 길이가 긴 사각형)에 범주 구성 비율을 나타낸 그래프입니다.띠그래프로 나타낼 경우 표에 비해 각 항목이 차지하는 비율을 쉽게 알 수 있습니다. 또한 막대그래프에 비해 전체에 대한 각 부분의 비율을 알아보기 편합니다. 전체에 ...

[Tech & Fun] ‘정상성’에 대한 의문, 토마스 쿤에서 찾다

과학동아 2016년 09호

가리킨다”고 밝혔다. 이걸 알고 나면, 어떤 비정상 인간을 과학계가 동의하는 정상 범주로 끌어올리는 기술이 여전히 장려되고 박수를 받고 있다는 불편한 측면을 간파할 수 있다.덴마크 다큐멘터리 ‘내추럴 디스오더’에는 육체는 병약하지만 지능은 총명한 뇌성마비 장애인 ‘야코브 노셀’이 ...

[News & Issue] ‘브레인푸드’, 있다, 없다?

과학동아 2016년 07호

연구 결과가 활발하게 나오고 있는 성분들도 있는데요, 와 같습니다. 일단 이 두 범주에 속하는 음식들은 과학적으로 근거가 있는 브레인푸드라고 할 수 있습니다.하지만 이런 음식을 먹는다고 효과가 바로, 꼭 나타난다고는 말할 수 없습니다. 어디까지나 가능성이 있다고 할 수 있는 정도죠. ...

[Tech & Fun] 두근두근♡실습일지

과학동아 2016년 07호

것도 할 수가 없었다. 상대방이 맥락도 없이 울음을 터뜨릴 경우의 수는 로봇에게 예측된 범주가 아니었다. 로봇은 어찌해야 할 바를 모르고 울고 있는 윤정을 지켜보다가, 일단 자신이 앉아있던 의자에 윤정을 앉혔다. 윤정은 아무 힘이 없이 로봇이 이끄는대로 의자에 앉았다. 그 다음으로는 쾌적한 ...

[Knowledge] 부러진 뼈 : 사건을 해결하는 퍼즐

과학동아 2016년 06호

이런 충격을 저속 충격이라고 한다. 우리 주위에 발생하는 대부분의 사건 사고가 이 범주에 포함된다.저속 충격이 가해지면 뼈는 어느 정도까지 휘면서 충격에 맞서다가 한계에 다다르면 결국 부러지게 된다. 뼈는 압축력(수축시키는 힘)보다 장력(잡아 늘리는 힘)에 약하다. 따라서 뼈는 장력이 ...

Part 4 인간과 기계의 경계가 무너진다 ... 우리의 선택은?

과학동아 2016년 06호

과거의 규범적, 실천적 관행은 많은 부분 당시에 통용되던 여러 범주에 의존하고 있었다. 범주적 구분들이 도덕적 규범성을 획득하면서 나타난 것이 바로 인종주의나 성차별주의 같은 부끄러운 역사다.그러나 최근 중요한 반전이 일어났다. 동물이나 자연이 도덕적 고려의 대상으로 포함된 것이다. ...

[Tech & Fun] 왜 피해자를 비난하기 쉬울까

과학동아 2016년 05호

경우, 일반적으로 여성에게 온건한 태도를 보이나 자신이 원하는 ‘예쁘고 참한’ 범주를 벗어나는 여성은 보호할 필요가 없다고 생각한다. 우호적 차별주의자들은 이런 여성이 피해자가 되면 가차 없이 피해자를 비난하는 경향을 보인다(doi:10.1016/j.avb.2012.06.002).이번에 살펴본 연구들은 평범한 ...

Part 3. ‘딥러닝’ 넘어야 인공지능 시대 온다

과학동아 2016년 04호

예측하지만 예상치 못한 입력에는 취약한 모습을 보인다. 사람은 학습에서 얻은 지식의 범주를 넘어서는 정보를 마주해도 외삽(extrapolation)해 추론하는 데 뛰어난 반면, 인공지능은 자신이 가진 데이터 내에 새로운 것을 편입시키는 내삽(interpolation)에만 뛰어나다고도 볼 수 있다. 비슷한 사례가 ...