분류 전체보기371 지구는 구형일까요? 지구는 완전한 구형이 아닙니다.지구의 실제 형태는 ‘지오이드(geoid)’ 또는 **‘편평한 회전 타원체(oblate spheroid)’**라고 부릅니다.1. 편평한 회전 타원체란지구는 자전(스스로 도는 회전) 때문에 적도 부분이 약간 부풀어 있고, 극지방은 약간 납작합니다.이는 원심력 때문으로, 지구가 자전하면서 적도 쪽으로 바깥으로 밀려나기 때문입니다.적도 반지름: 약 6,378km극 반지름: 약 6,357km→ 둘의 차이는 약 21km, 즉 지구 전체 크기에 비해 0.3% 정도입니다.따라서 지구는 완전한 구가 아니라 살짝 찌그러진 공 모양이라 할 수 있습니다.2. 지오이드(Geoid)의 의미지오이드는 ‘이상적인 바다면’을 기준으로 한 지구의 실제 중력면 형태를 말합니다.육지 위에도 바다가 덮여 있다.. 2025. 10. 21. 여성과 남성, 자전거 선택 가이드 🚲 여성과 남성, 자전거 선택 가이드자전거는 단순한 이동 수단을 넘어 건강 관리, 여가 활동, 친환경 교통수단으로 각광받고 있습니다. 하지만 자전거를 고를 때는 단순히 디자인이나 가격만 보아서는 안 됩니다. 무엇보다도 자신의 체형과 사용 목적에 맞는 자전거를 고르는 것이 중요합니다.여성과 남성은 평균적인 체형 차이가 있기 때문에, 자전거의 세부 요소에서 고려해야 할 점이 다릅니다. 최근에는 성별 구분보다는 개인 맞춤형 선택이 강조되고 있지만, 기본적인 차이를 알면 훨씬 더 현명한 선택이 가능합니다.🔹 1. 프레임 구조와 지오메트리여성용 자전거: 탑튜브(프레임 윗부분)가 낮아 승하차가 쉽습니다. 상체가 짧고 다리가 긴 체형에 맞춰 짧은 리치로 설계되는 경우가 많습니다.남성용 자전거: 탑튜브가 높고 직선.. 2025. 9. 27. 전기 자전거 모터, 3가지 종류 완벽 비교 전기 자전거 모터, 3가지 종류 완벽 비교 분석전기 자전거의 '심장'이라 할 수 있는 모터는 위치에 따라 크게 **허브 모터(앞바퀴/뒷바퀴)**와 미드 드라이브 모터 세 가지 종류로 나뉩니다. 각각의 구동 방식과 장단점이 뚜렷하여 자신의 주행 스타일과 목적에 맞는 모터를 선택하는 것이 중요합니다.1. 허브 모터 (Hub Motor)허브 모터는 바퀴의 중심축(허브)에 모터가 장착되는 방식으로, 구조가 비교적 단순하고 가격이 저렴하여 많은 입문용 및 도심형 전기 자전거에 사용됩니다. 장착 위치에 따라 전륜(앞바퀴)과 후륜(뒷바퀴)으로 나뉩니다.가) 전륜 허브 모터 (Front Hub Motor)구조 및 특징: 앞바퀴 허브를 모터로 교체하는 방식으로, 기존 자전거를 전기 자전거로 개조할 때 가장 손쉬운 방법입.. 2025. 9. 25. 블루레이와 DVD 비교 블루레이와 DVD 비교가정에서 영화를 감상하거나 자료를 보관하는 데 가장 널리 쓰였던 매체가 DVD였고, 그 뒤를 이어 더 선명한 화질과 대용량을 지원하는 블루레이가 등장했습니다. 두 매체는 모두 같은 크기의 원형 디스크 형태를 가지고 있으나, 기술적 차이와 성능 차이는 매우 큽니다. 여기서는 블루레이와 DVD의 차이를 체계적으로 살펴보겠습니다.1. 저장 용량의 차이DVD는 단면 단층 기준 약 4.7GB의 데이터를 담을 수 있으며, 양면 이중층까지 확장해도 최대 약 17GB 수준입니다. 반면 블루레이는 단면 단층 디스크만으로도 25GB를 담을 수 있고, 양면 이중층은 50GB에 달합니다. 최근에는 100GB 이상의 BDXL 규격까지 개발되어 훨씬 방대한 데이터를 수록할 수 있습니다. 즉, 같은 크기의 디.. 2025. 9. 24. 딥러닝을 위한 수학 시리즈 (2편) 딥러닝을 위한 수학 시리즈 (2편)선형대수학: 딥러닝의 뼈대딥러닝에서 데이터를 표현하고 계산하는 기본 도구는 벡터와 행렬입니다. 이 둘을 다루는 학문이 바로 선형대수학입니다.1. 벡터(Vector)정의: 크기와 방향을 가진 값.예시: 오른쪽으로 3, 위로 4딥러닝에서: 하나의 벡터 = 하나의 데이터 (예: 사진 한 장의 픽셀 값, 사람의 키·몸무게·나이). 👉 벡터는 데이터를 담는 그릇입니다.2. 행렬(Matrix)정의: 벡터를 여러 개 모아 놓은 것.예시: 딥러닝에서: 수많은 데이터(훈련 샘플)를 한 번에 저장하는 구조.👉 행렬은 데이터 전체를 담는 큰 상자입니다.3. 행렬 곱셈벡터와 행렬의 진짜 힘은 곱셈에서 나옵니다.행렬 곱은 “입력을 다른 차원으로 바꾸는 변환”을 의미합니다.예:👉 딥러닝에서.. 2025. 9. 21. 딥러닝을 위한 수학 시리즈 (1편) 딥러닝을 위한 수학 시리즈 (1편)기초 다지기: 고등학교 수학 다시 보기딥러닝을 공부한다는 건 어렵게 느껴지지만, 사실 바탕이 되는 수학은 우리가 이미 배웠던 개념에서 출발합니다. 우선 고등학교 수학을 복습하듯 차근차근 살펴보겠습니다.1. 함수와 그래프함수(Function)는 입력이 들어오면 출력을 내놓는 기계와 같습니다.예: y=2x+3 → x를 넣으면 항상 y가 하나 정해집니다.그래프는 함수의 모양을 그린 그림입니다. 딥러닝에서 모델도 일종의 함수이므로, 그래프 감각이 중요합니다.👉 쉽게 말해, “입력 → 출력” 관계를 그림으로 보는 눈을 키우는 것이 첫걸음입니다.2. 지수와 로그지수: 같은 수를 반복 곱하는 것. 예로서 2의 3승은 8딥러닝에서 “성장”이나 “폭발” 현상을 표현할 때 자주 등장합니.. 2025. 9. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 62 다음
