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"극복"(으)로 총 2,549건 검색되었습니다.
- 반응속도 16.4배 빠르고 효율 2배인 수소 저장·운송 기술동아사이언스 l2024.11.27
- 연구를 이끈 김상준 책임연구원은 “이번 성과는 액상 촉매 반응의 비효율성을 극복하고 수소 경제 핵심 기술로 자리잡을 가능성을 보여준다”며 “향후 지속적인 연구를 통해 수소 기술 상용화를 추진하겠다”고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘줄’ 8월호에 게재됐다. - doi ... ...
- [과기원NOW] KAIST, 한미과학기술동맹 포럼 개최 外동아사이언스 l2024.11.25
- 이현주 AI대학원 교수 연구팀이 단일세포 리보핵산(RNA) 시퀀싱 기술의 근본적인 한계를 극복할 수 있는 자기 지도 학습(self-supervised learning) 방법론을 개발했다고 25일 밝혔다. 자기 지도 학습이란 자기 지도 학습은 별도의 라벨 없이 AI 모델을 학습시키는 방법론을 말한다. 예를 들어 챗봇 모델을 ... ...
- 내일 당신의 기분은?…우울증 환자 기분 예측하는 웨어러블 기기동아사이언스 l2024.11.25
- 각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발해 기존 한계를 극복했다. 수면-각성 패턴 데이터는 잠을 잔 시간과 깨어있는 시간인 각성 시간이 기록된 데이터를 말한다. 연구팀은 168명의 기분 장애 환자가 웨어러블 기기에 기록한 평균 429일간의 수면 및 각성 데이터를 ... ...
- "개 구충제가 항암? 암 관련 유튜브 볼 때 홍보성 여부 살펴야"동아사이언스 l2024.11.20
- 느꼈다“고 말했다. 학회는 암 환자 대상으로 설문조사를 진행해 재활, 통합, 극복, 완치, 관리, 예방, 함암제, 효과 등 암 관련 키워드 10개를 뽑았다. 이는 암 환자들이 인터넷 검색 시 많이 찾아보는 키워드라고 보면 된다. 학회는 키워드별로 유튜브 검색 시 상위에 노출되는 한국어 제작 ... ...
- 세포도 뇌처럼 학습할까…항생제 내성균 극복하는 새 전략동아사이언스 l2024.11.20
- 생물이나 단일 세포가 기억에 기반한 학습 행동을 할 수 있다는 사실은 약물 내성 문제를 극복하는 단서가 될 것으로 기대된다. 연구진은 "암세포가 화학요법에 대해 어떻게 내성을 키우는지, 박테리아가 어떻게 항생제 내성을 갖게 되는지 등 세포가 환경에서 '학습'하는 것처럼 보이는 상황을 ... ...
- [이덕환의 과학세상] 내년 3월 도입 AI디지털교과서, 미완성 기술에 교육 맡기나2024.11.20
- 교육에서 무엇보다 중요한 '인간적·교육적인 친밀감·신뢰감'이 그런 불확실성을 극복하는 가장 현실적인 방법이고 인류가 오랜 경험을 통해 분명하게 확인한 명백한 진실이다. 그런 교육을 디지털 기술에 통째로 맡겨버리겠다는 시도는 개인적인 오만일 수밖에 없다. AI 디지털 교과서의 졸속 ... ...
- 난치성 염증성 장질환 치료 신약 후보물질 개발동아사이언스 l2024.11.19
- 강화할 약물전달체계 부재 등으로 임상 적용에 한계가 있다. 연구팀은 이런 한계를 극복하고자 철 원소를 도입해 기존 세륨 기반 약품 대비 세륨 함량 및 독성을 크게 감소시킨 산화철-세리아 나노입자를 개발했다. 또 위장관 내 병변에 효과적으로 전달할 경구투여제 ‘산화철-세리아 ... ...
- 줄기세포 치료에 생기는 독성 억제하는 '나노 입자' 개발동아사이언스 l2024.11.18
- 나노입자로 줄기세포 내에 mRNA를 효과적으로 전달함으로써 줄기세포 치료의 한계를 극복할 가능성을 열었다”며 “앞으로 이 기술이 다양한 줄기세포 치료 분야에 적용될 것”이라고 말했다 ... ...
- 아르마딜로 갑옷 구조 본뜬 강력한 접착 패치 개발동아사이언스 l2024.11.18
- 움직임에도 접착력을 유지해야 한다”면서 “움직임에 제약받던 기존 기술의 한계를 극복해 다양한 신체 부위에 쓸 수 있는 착용형 디바이스 개발에 기여할 것”이라고 전했다. 김 교수는 “향후 이를 활용하여 기술이전과 창업을 준비할 예정”이라고 덧붙였다. 연구결과는 재료 과학 분야의 ... ...
- 마라톤 완주 도전하는 해변 달리던 사족보행 로봇 '라이보'동아사이언스 l2024.11.15
- 직선 구간으로 유지하며 이동할 수 있음. KAIST 제공 황보 교수팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 로봇의 구동기부터 기계적 메커니즘까지 모든 것을 자체적으로 설계했다. 특히 자체 개발한 동역학 시뮬레이터 '라이심(Raisim)'을 통해 강화학습 기반의 효율적인 보행 제어 기술을 구현했다. 연구팀은 ... ...
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