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고기 덜 먹으면 온난화 속도 늦춘다
동아사이언스
l
2019.08.19
생산할 때에도 온실가스가 발생한다. 축산업을 위한 산림 파괴도 온실가스 증가에 한
몫
한다. IPCC가 채택한 보고서에 따르면 전 세계 모든 사람이 식물성 식단을 따라야 한다는 것은 아니다. 하지만 붉은 육류 섭취를 줄이면 줄일수록 더 좁은 면적의 토지에서 더 많은 식량을 효율적으로 생산할 수 ... ...
새 과기 장관 후보자 향한 연구노조 첫 요구가…"불통·무능 1차관 교체해야"
동아사이언스
l
2019.08.09
이어 "잘못된 인사로 인한 부담과 고통은 고스란히 출연연 현장과 과학기술계의
몫
이 되고 있다"며 "이번에 지명된 최 후보자가 지난 3월 개각 때 유영민 과기부 장관의 뒤를 이을 후보자로 지목됐다가 부실학회 참가와 부적절한 해외 출장 문제로 낙마한 조동호 KAIST 교수의 전철을 밟지 않기를 ... ...
"얼룩말 줄무늬는 체온조절용"…서식지서 첫 실증 연구
연합뉴스
l
2019.06.16
[앨리슨 콥 제공] (서울=연합뉴스) 엄남석 기자 = 얼룩말의 줄무늬가 체온조절용이라는 실증적 연구 결과가 나와 얼룩말의 줄무늬 용도를 둘러 ... 증거를 모아 완전히 이해하려면 더 많은 연구가 필요하지만 나는 이미 85세가 돼 다른 연구자들의
몫
"이라고 했다. ... ...
과학으로 해석한 공포 영화 속 몬스터들
어린이과학동아
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2019.06.01
게놈을 비교 분석한 결과다. 늑대인간 이야기를 만들어 낸 데에는 ‘광견병’도 한
몫
했다. 1881년 프랑스의 미생물학자 루이스 파스퇴르가 광견병 백신을 개발하기 전까지 광견병에 걸린 개나 늑대에게 물린 사람은 거의 100%로 광견병에 걸렸다. 그러면 물을 마시지 못하고 눈이 충혈되고 경련을 ... ...
[한영 리서치콘퍼런스]“폭발적으로 늘어날 배터리 시장. 국제협력 필수”
2019.05.30
있고 중국도 투자에 나선 것이 맞다”면서도 “시장이 충분히 확대될 것이니만큼 영국의
몫
역시 적지 않을 것”이라고 분석했다. 리틀우드 소장은 영국이 금융의 중심지라는 점을 강조했다. 기술 분야에 대한 투자 여건이 상대적으로 우수하다는 것이다. 특히 풍력 등 신재생에너지에 대한 수요도 ... ...
[개발자 아빠의 교육실험](끝)최종 보고서, 코딩교육 정말 필요한가?
2019.05.28
과 같은 게임 프로그래밍 플랫폼을 도전해보고 싶으나, 그건 전적으로 아이가 판단할
몫
이다. 지금도 아이는 할 일이 없을 때면 엔트리로 뭔가를 만들곤 한다. 종이접기나 슬라임 만지작거리는 것과 다르지 않다. 코딩 스킬이 딱히 는 것 같지는 않지만 문제 될 것은 없다. 잘 안 만들어질라치면 ... ...
[김우재의 보통과학자] 보이지 않는 기술자
2019.05.24
invisible technician. American scientist, 77(6), 554-563. -(*)물론 이건 철저히 논문의 교신저자의
몫
이다. 필자가 연구했던 미국의 실험실은 테크니션의 기여를 항상 논문에 기재하곤 했다. ※필자소개 김우재. 어린 시절부터 꿀벌, 개미 등에 관심이 많았다. 생물학과에 진학했으나, 간절히 원하던 ... ...
"과학포기자 만들지 않아요" 함께 읽고 춤추고 실험하는 과학교사들
2019.05.15
도시”라며 “대전이 갖춘 최고의 인프라를 활용해 어떻게 학생을 지도할지는 교사의
몫
이라고 생각하며, 앞으로 이를 위한 노력을 아끼지 않을 것”이라고 덧붙였다. 대회로 만난 인연 중학교까지 이어져 김정민 교사는 교내 동아리 랩걸의 지도교사를 맡고 있다. 랩걸은 노벨상을 꿈꾸는 ... ...
차세대 태양전지 ‘페로브스카이트’ 상용화 문턱 넘었다
동아사이언스
l
2019.05.13
태양전지 최대 효율에 가장 근접한 페로브스카이트 태양전지의 최고 효율도 한국의
몫
이 됐다. 서장원 한국화학연구원 책임연구원 연구팀과 몬지 바웬디 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수 연구팀은 공동연구를 통해 24.23%의 광전효율을 달성함으로써 미국재생에너지연구소(NREL)가 4월 16일 공개한 ... ...
[개발자 아빠의 교육실험](10) 기계에게 판단하는 법 가르치기
2019.05.07
대로 적절한 수식을 이용해 구성해야 한다. 판단의 기준을 만드는 것은 오롯하게 사람의
몫
이란 것이다. 인공지능의 놀라운 능력도 결국 사람의 판단에 기대고 있다. 예컨대, 요즘 각광받는 머신러닝은 사람이 판정한 대량의 데이터에서 시작한다. 간단히 말해 교과서를 만드는 것과 같다. 여기에 ... ...
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