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"기대"(으)로 총 10,136건 검색되었습니다.
- 韓, AI 의료이미지 분석 대회 세계 1위…'당뇨발' 정확히 파악동아사이언스 2024.11.07
- 당뇨발 병변 부위뿐 아니라 욕창 등 노인성 피부질환 진단·예측에도 적용될 것으로 기대된다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 이세형 인공지능융합연구실 책임연구원팀이 지난달 6일부터 닷새간 모로코 마라케시에서 열린 당뇨발 의료이미지 데이터를 활용해 AI 성능을 겨루는 대회(DFUC)에서 세계 1위를 ... ...
- 2030년까지 방사선의약품용 동위원소 100% 자급…글로벌 신약후보 3종 발굴동아사이언스 2024.11.07
- 직접 수출하기보다는 생산라인 자체를 수출해 성과를 낼 수 있을 것으로 기대된다. 이창윤 과기정통부 제1차관은 "방사선-바이오 성과창출 전략은 국내 방사성동위원소의 생산력 향상과 신약 개발 지원 인프라 확보 등을 통해 글로벌 방사성의약품 시장을 선점하기 위한 전략"이라며 "방사성의약품 ... ...
- 중이온가속기 '라온' 내부 자료, 사립대 교수 논문에 '버젓이'동아사이언스 2024.11.07
- 신소재 개발, 미래 에너지원 확보, 치료 물질 개발 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 지난해 5월 저에너지 구간 빔 가속과 인출에 성공한 라온은 7월부터 저에너지 실험장치인 ‘코브라(KoBRA‧되툄분광장치)를 이용한 실험에 돌입했다 ... ...
- 스트레스 조절하는 장내미생물…난치 우울증 등 새 치료법 될까동아사이언스 2024.11.06
- 불안과 우울증 등 스트레스와 정신건강에 도움이 되는 치료법을 개발할 수 있을 것으로 기대했다. 존 크라이언 아일랜드 코크대 APC 마이크로바이옴 연구센터 교수 연구팀은 쥐 실험을 통해 하루 중 장내 미생물 변화가 스트레스 호르몬의 일주기 리듬을 조절한다는 사실을 확인한 연구 결과를 ... ...
- 2조3413억원 규모 기초연구사업 본격화…정부 "역대 최대 규모 예산"동아사이언스 2024.11.06
- 해소하고 정부 지원에 대한 신뢰 제고와 긍정적 에너지 확산의 신호탄이 될 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 과기정통부는 5일 기초연구사업 추진위원회를 통해 2025년도 기초연구사업 시행계획을 확정했다. 6일부터 신규과제 공모를 위한 절차에 착수했다. 2025년도 과기정통부 기초연구사업의 ... ...
- 세계 최초 목재로 만든 인공위성 우주로동아사이언스 2024.11.06
- 리그노샛은 우주 공간에서 활용할 수 있는 다양한 재료의 가능성을 확인시켜 줄 것으로 기대된다. 특히 나무는 인공위성이 지구 대기권으로 진입하며 폐기될 때 완전히 연소하기 때문에 기존 인공위성 폐기 과정에서 발생하는 금속 입자 등 우주쓰레기 문제를 해결할 방안으로 주목받고 있다 ... ...
- 11월 과학기술인상에 정일문 박사…물공급 소외지역 위한 샌드댐 기술 개발동아사이언스 2024.11.06
- 물로리 샌드댐이 성공적으로 운영된 만큼 앞으로 물공급 소외지역의 물 복지 향상이 기대된다”고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘국제 토양 및 물 보존 연구’에 2022년 6월 게재됐다. 같은 해 9월 국제학술지 ‘물’에 게재됐다. 정일문 본부장이 고안한 '바이패스형 샌드댐'을 나타낸 모식도. ... ...
- 면역항암제 안듣는 난치성 뇌종양 치료길 연다동아사이언스 2024.11.06
- 방법 중 하나를 찾을 것"이라며 "뇌종양 외 다른 난치성 종양에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘암 면역 치료 저널’에 지난달 26일 게재됐다. doi.org/10.1136/jitc-2024-00944 ... ...
- 구본경 IBS 유전체교정연구단장, 유럽연합서 연구비 지원받는다동아사이언스 2024.11.05
- 한 팀이 돼 난제 해결을 목표로 협력한다”며 “이들이 지식의 경계를 넓혀가는 과정을 기대한다”고 말했다. 구 단장은 “암 발생의 근본적인 원인을 밝히는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “각기 다른 분야에서 세계적 역량을 가진 연구자들과 협력해 암의 기원을 이해하고 질병의 진행 과정을 ... ...
- AI가 설계한 '인공 단백질'이 신약으로 빛 보려면동아사이언스 2024.11.05
- 위한 계산 속도를 높여야 하는데 이는 머신러닝을 통해 지속적으로 향상될 것으로 기대된다. 연구자들이 단백질 예측 프로그램의 부정적인 결과물을 공개하지 않는다는 점도 개선이 필요한 부분으로 꼽힌다. 딥러닝 과정에서 알고리즘이 단백질 세포 독성 등 부정적인 결과도 학습해야 ... ...
