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실험 목적>
1. 유체(물) 속에서 물체의 무게는 공기 중 보다 가볍게 느껴진다. 무거운 철로 된 배가 물에 뜨는 원리는 무엇일까?
2. 물체의 질량과 부피의 관계는 어떻게 설명 할 수 있는가?
3. 보통 물과 바닷물에서의 부력의 차이는 왜
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실험 목적
무거운 철로 된 물체가 물에 뜨는 원리와 물체의 무게와 부피의 관계를 알고 보통 물과 설탕물의 부력의 차이의 이유를 알아보자
배경이론
Force sensor 에 작용하는 힘은 중력(W)과 부력(Fb)의 합인 장력(T)이 된다.
Tf=W –
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실험 목적
- 물체가 물에 뜨는 원리를 이해한다.
- 물체의 무게와 부피간의 관계를 이해한다.
- 민물과 바닷물에서의 부력차이를 이해한다.
실험 방법
물, 설탕물의 밀도 이론값을 측정한다.
추의 직경과 높이를 측정한다.
추에 바닥
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부력일 때의 실린더의 무게였던 2170.15g과 약 56g 정도 차이를 보인다. 또한 이는 전체적인 값에서의 2.6% 정도를 차지하므로 아주 적은 오차라고는 볼 수 없다. 이러한 무게의 오차가 생긴 이유를 분석해보자.
4. Conclusion
이번 부력 실험은 유체
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차이는 어떠한가? 소금(또는 설탕)의 농도가 부력
에 영향을 어떻게 미치는가?
Ⅴ. 오차분석 (Error Analysis)
본 실험에서는 실험값이 각 데이터에 1개씩 존재하기 때문에 중앙값,최빈값,평균값,표준편차,
표준오차를 구할 수 없다.
ⅰ) 절대
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부력보다 크도록 설계하는 방법으로, 저층부의 구조체및 기초의 두께를 증가시키거나 빈 공간에 자갈, 잡석 등을 채워서 사하중을 증가시키는 방법
(4)영구앵커에 의한 방법
건물의 자중 및 흙과의 마찰력이 부력보다 작은 경우에 그 차이만
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실험은 총 3인의 피 실험자를 ‘1to50‘이라는 오랜 시간을 들여 집중력을 개선하는 인지훈련 게임을 활용해서, 다양한 음악을 들으면서 문제해결 작업을 빠르게
해내는 순서를 측정해 인지수행능력의 차이를 비교해보았다. 다양한 시행착오
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실험 조건 및 표현기호 45
표 4.2. 수치해석 결과와 차이값 54
그 림 목 차
그림 2.1. 말뚝의 시공법에 의한 분류 4
그림 2.2. 말뚝의 하중전달 메카니즘 5
그림 2.3. 말뚝의 재질에 의한 분류 6
그림 2.4. 수평력을 받는 말뚝 7
그림 2.5 수평반력
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실험 집단과 통제집단의 학교부적응 사전검사 결과 차이 검증 29
<표Ⅳ-2> 실험집단과 통제집단의 학교부적응 사후검사 결과 차이 검증 30
<표Ⅳ-3> 실험집단의 학교부적응 사후-사전검사 결과 차이 검증 30
<표Ⅳ-4> 통제집단의 학교부적응 사
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실험결과를 통하여 나온 알고리즘을 보면 일단 표 5에서는 J48 Tree로 분석한 결과는 정확도가 84%, 에러율이 16%인 것에 비해 AD Tree로 분석한 결과는 정확도가 83%, 에러율이 17%로 근소한 차이를 보인다.
표 5를 보면 쉽게 알 수 있듯이 1% 차이, 0.02
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차이점, 진행 과정에서 했던 행동과 생각, 결과에 대해 최대한 구체적으로 작성해 주십시오.
'어떠한 세제가 더 좋은 세제일까?'
3학년 1학기 화공실험에서 저희 조는 Diffusion 측정을 하는 실험을 맡았습니다. 하지만 이전부터 행해진 룰을따라
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않아 좌절했었습니다. 이후 변수를 하나씩 점검하며 원인을 추적했고, 알고 보니 시료 보관 온도 차이 때문이었습니다. 이 경험 이후, 실험 전 체크리스트를 만드는 습관이 생겼습니다.
5. 팀원과의 실험 방식 차이를 극복했던 경험이 있다면?
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차이를 존중하려는 마음으로 많은 것들이 쉽게 이해되고, 모두가 너무 다른 색깔을 띠고 있었음에도 화내거나, 감정이 상하는 일이 없었습니다.
3) 그 후 가장 큰 문화적 차이를 느낀 공간은 대학원 실험실이라는 공간이었습니다. 학부 때와
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실험에 돌입하게 되었고 액체 세제가 고체 세제보다 확산이 잘 될 것이라는 예상과는 달리 아주 조금밖에 차이가 나지 않는다는 결과 얻게 되었습니다. 이를 추가로 반영하여 최종 발표를 하였고 더 좋은 점수를 얻게 되었습니다.
5. SK 입사
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초기 실험에 사용된 샘플 간 품질 차이가 커 정량 비교가 어려웠고, 실험기기 유지보수로 분석 일자도 변경되는 등 변수들이 연이어 발생했습니다. 처음에는 일정 차질을 우려해 고객사와의 소통을 미루었으나, 데이터 완성도가 떨어지는 상
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