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[과기원NOW] 주소한 KAIST 박사, 세계적 학술지 부편집장 임명 外
동아사이언스
l
2025.02.21
학문적 흐름을 조정하는 핵심 역할을 한다. 한편 주 박사는 데이터 기반 재료 분석
기법
을 연구하고 있다. 그동안 원자간력 현미경(AFM) 기술과 컴퓨터 비전 및 머신러닝을 활용한 재료 특성화 및 분석 기술을 개발해왔다. ■ 울산과학기술원(UNIST)은 한국화학연구원(KRICT)과 국가전략기술 개발과 ... ...
최대 성능 11배 향상된 PIM 반도체 나왔다
동아사이언스
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2025.02.19
연결하는 ‘인터커넥션 네트워크 구조’를 적용해 PIM 반도체의 통신 성능을 극대화하는
기법
을 제안했다. 인터커넥션 네트워크는 다중 연산 장치를 포함하는 대규모 시스템 설계에 쓰이는 연산 장치 간 연결 구조다. 연구팀은 인터커넥션 네트워크를 통해 PIM 반도체를 위한 연산 과정 중 통신 ... ...
[이덕환의 과학세상] 中 딥시크, 미국의 규제가 낳은 '아이러니'
2025.02.12
'증류'(distillation)와 다수의 생성형 인공지능을 함께 활용하는 기계학습의 앙상블 학습의
기법
인 '전문가 혼합'(Mixture of Experts) 기술이 핵심이었다. 성능이 떨어지는 하드웨어와 더 적은 양의 에너지를 사용하더라도 제한된 영역의 데이터에서 원하는 결과를 빠르고 쉽게 얻어내는 방법을 개발하는 ... ...
[표지로 읽는 과학] 소행성 138개 발견…지구 충돌 위험 행성 포함
동아사이언스
l
2025.02.08
덧붙였다. 연구팀은 제임스웹 우주망원경(JWST)의 적외선 관측 기술과 합성 추적
기법
을 결합했다. JWST는 기존 가시광 망원경과 달리 적외선을 활용해 소행성의 열 방출을 감지한다. 적외선은 소행성의 반사율에 영향을 받지 않아 크기와 거리를 보다 정확하게 측정할 수 있다. 이를 ... ...
AI가 찾은 약물로 2년째 생존중인 희귀질환자
동아사이언스
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2025.02.06
이번 연구에서 사용된 AI 플랫폼은 펜실베이니아대 연구팀이 개발한 머신러닝(기계학습)
기법
을 기반으로 구축됐다. 플랫폼을 개발한 천위 마 연구원과 데이비드 코슬리키 교수는 "AI가 희귀질환 치료제 개발에 혁신적인 도구가 될 수 있다"고 전했다. 연구를 이끈 파젠바움 교수는 자신이 ... ...
'상온 양자역학'이 초전도체 LK-99로 오인된 사연
동아사이언스
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2025.02.06
현상을 이용해 전자를 조절하는 기술이다. 국내 연구진이 혁신적인 전류 생성
기법
으로 주목받는 양자역학적 '스핀 펌핑 현상'을 세계 최초로 발견했다. 게티이미지뱅크 제공 국내 한 대학 물리학과 교수는 "초전도체 현상, 스핀 펌핑 현상처럼 대부분 극저온에서 일어나는 양자역학 현상도 ... ...
[과기원NOW] DGIST, 고용량·고안전성 양극소재 개발 外
동아사이언스
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2025.02.05
진수를 만끽할 수 있는 이번 전시에서는 전통 화풍의 담담한 색을 쓰면서도 현대적
기법
으로 재해석해 새로운 감성과 화려함을 더한 백매와 홍매 15점을 감상할 수 있다. 남종문인화의 대가인 의재 허백련 선생의 손자로 1952년 광주에서 태어난 허 화백은 다섯 살 때부터 조부의 화실인 춘설헌 ... ...
펨토초보다 짧은 순간 전이상태 분자구조 관찰 성공
동아사이언스
l
2025.02.04
전이상태에 접근하면서 급격하게 변화하는 분자구조를 분광학 및 반응동역학
기법
으로 밝힌 것은 처음”이라며 “특히 전이상태 구조는 특정 화학반응을 선택적으로 빠르게 할 수 있는 고효율 촉매 설계에 근원적인 정보를 제공할 것이다”고 말했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 ... ...
우주선 엔진 '홀추력기' AI로 성능 예측…11월 누리호에 실려 검증
동아사이언스
l
2025.02.03
있다”라고 밝혔다. 연구팀은 창업기업인 전기추력기 전문기업 '코스모비'와 함께 AI
기법
을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기를 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성인 'K-HERO'에 탑재해 우주에서 성능 검증을 진행할 예정이다. 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 ... ...
딥시크, 챗GPT보다 소아과 진단 능력 떨어져
동아사이언스
l
2025.01.31
성능을 높이기 위한 훈련이 가능하다. 도출한 정답의 정확도를 확인하는 작업도 딥러닝
기법
보다 사람의 손길이 덜 필요하다. 학습에 필요한 데이터와 GPU를 확보하는 데 필요한 비용과 인건비를 줄여 개발 비용을 절감할 수 있다. 차세대 LLM은 두 모델의 장점만을 취하는 방식으로 발전할 수 ... ...
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