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"예"(으)로 총 3,905건 검색되었습니다.
- AI, 3D 게임서도 인간 꺾었다동아사이언스 2019.05.31
- 승리 조건을 입력한 뒤 서로 대결을 시켜 승리하면 보상을 주는 식으로 AI를 가르쳤다. 예를 들어 “깃발을 뺏으면 점수가 오르고 내 깃발을 잃으면 점수가 내려간다”는 조건을 줘 포더윈이 점수를 올리는 요령을 학습하게 하는 식이다. 처음에는 깃발을 갖는다는 게 무엇인지도 모르던 포더윈은 ... ...
- 말레이해파리 대사변화 예측 독일특허 등록동아사이언스 2019.05.31
- “해당 바이오마커는 향후 해파리의 대량 발생에 대한 생물학적 조절을 이해하고 예측하는데 유용하게 활용될 전망”이라며 “특히 인간의 생체시계 조절 및 세포 노화등과 직간접적으로 관련된 유전자들과 상동성을 갖고 있어 관련 분야 연구에 활용이 가능할 것으로 전망된다”고 설명했다. ... ...
- ‘따뜻한 아이스 커피’ 가능할까…상온서 얼음 만드는 데 성공동아사이언스 2019.05.30
- 얼음. 위와 달리 18밀리초 정도의 짧은 시간에 납작한 평면을 형성한다. 사진제공 PNAS 예를 들어 고기를 냉동시키면 바늘처럼 뾰족한 육각형 얼음결정이 생겨 세포와 조직이 손상된다. 냉동 고기의 육질이 떨어지는 이유다. 이윤희 책임연구원은 “고압 냉동기술을 활용해 식품의 맛과 신선도를 ... ...
- [한영 리서치콘퍼런스] 한국 뇌과학자들 ‘뇌 연구 지원 아직 충분치 않아’ 한 목소리2019.05.30
- 기능커넥토믹스연구단장은 “그간 동물실험이 인류에 과학발전으로 기여한 예는 수도 없이 많다”면서 “윤리에 대한 인식은 연구자가 모두 가지고 있어야 하지만 규제가 지나치게 심하면 연구 자체를 진행할 수 없게 된다”고 말했다. 김 단장은 “동물실험을 남용하는 일을 막아야겠지만 규제를 ... ...
- [사이언스N사피엔스] 과학은 왜 어려운가2019.05.30
- 있나요?”였다. 언젠가 지방 도서관에 강연하러 가서 이 주제로 얘기를 하던 중에 비슷한 예를 들려고 하다가 사도세자의 사례는 너무 심하다 싶어서 “이성계가 위화도에서 회군한 이유를 초등학생도 이해할 수 있게 설명할 수 있나요?”로 에피소드를 바꾸었다. 내 말이 끝나기가 무섭게 가장 ... ...
- [강석기의 과학카페] 지구온난화가 영구동토 붕괴 부른다2019.05.28
- 오히려 늘고 있는 현실에서 설상가상이라는 생각이 든다. 이제 작년 여름 같은 무더위가 예외가 아니라 전형이라고 생각하고 올 여름을 맞이해야겠다. ※ 필자소개 강석기 과학칼럼니스트 (kangsukki@gmail.com). LG생활건강연구소에서 연구원으로 근무했으며, 2000년부터 2012년까지 동아사이언스에서 ... ...
- 뇌과학자-공학자 머리 맞대고 인체 ‘블랙박스’ 뇌 비밀 푼다동아사이언스 2019.05.27
- 신호만 수집해 뇌로 보냈다. 당연히 전극 수를 늘려도 시력 개선에 한계가 있었다. 예를 들어 시세포를 국제회의라고 한다면 한국어, 영어, 인도네시아어로 곳곳에서 회의를 하고 있는데 한국어, 그것도 일부만 인식하는 것과 같다. 임 연구원은 “정상 망막에서 밝힌 이 사실이 망막색소변성증 ... ...
- "AI는 복지·민주주의 가치 담고 인간에 의한 통제 가능해야"동아사이언스 2019.05.25
- 제시한 다른 원칙은 국제 표준을 설정하는 데 큰 영향을 발휘했다고 OECD는 설명했다. 예를 들어 OECD가 2013년 결의한 개인정보 보호 지침은 미국과 유럽을 비롯한 전 세계 개인 정보 보호법의 기초가 됐다는 것이다. AI 연구를 주도하는 미국과 유럽 등이 권고안에 동조함에 따라 각 국가별로도 AI ... ...
- [박진영의 사회심리학]나쁜 생각은 곱씹을수록 불어난다2019.05.25
- 다른 사람이 아닌 ‘내가’ 나를 괴롭히기 때문에 발생하곤 한다. 곱씹기가 대표적인 예다. 딱히 겪지 않아도 되는 불필요한 불행을 스스로 늘여가는 것이니 말이다. 곱씹기는 내가 나를 고문하는 가장 쉬운 방법이기도 하다. 개인적으로는 이런저런 걱정들 모두 내 머리 속에서 내가 나한테 떠드는 ... ...
- AI 논문수 세계16위·아시아1위라던 KAIST 논문실적 알고보니 '허위' 동아사이언스 2019.05.24
- 쉽게 말해 논문 하나하나마다 전체 연구자 중 KAIST 출신이 몇 명인지를 따졌다는 것이다. 예를 들어 하나의 논문에 총 5명의 연구자가 참여했고 그 중 3명이 KAIST 소속인 경우, 그 비율을 모두 더해 평균을 따졌다. 그런 다음 그 비율로 순위를 매겼다는 것이다. ICML에 제출된 KAIST의 논문 숫자는 1 ... ...
