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- “달탐사 사업 방치한 관련자 경질하라” 항우연 노조 성명 발표동아사이언스 l2019.06.10
- 아무런 해결책을 내놓지 못한 채 지금에 이르고 있다”고 말했다. 노조에 따르면, 가장 큰 쟁점은 탐사선의 중량과 연료에 관한 기술적 문제다. 6개의 탑재체를 싣고 1년 동안 임무를 수행하는 게 목표지만, 총 중량 550kg, 연료탱크 260L의 기본 설계로는 이를 달성하기에 부족하다는 게 노조의 ... ...
- WHO "데이팅앱 때문에 성병 확산 위험 커" 경고동아사이언스 l2019.06.09
- 1억5600만건의 사례들이 발생했다. 이번 보고서는 2012년 발표된 전세계 성병 발생 건수와 큰 차이가 없다. 보고서 작성을 이끈 멜라니 테일러 WHO 의료담당관은 “2012년에 비해 성병 발생 건수에 있어 의미 있는 차이는 없다”며 “자신의 건강에 위험을 감수하는 사람의 수가 여전히 높은 상태”라고 ... ...
- 레고로 기계 만들고 AI로 불량검수… 진화하는 공대 수업동아사이언스 l2019.06.07
- 했지만 조교들 덕분에 프로젝트를 완수할 수 있었다”며 “전체 공정을 이해하는 데 큰 도움이 됐다”고 말했다. 이 수업은 전 세계 공대가 AI와 3D 프린팅 등 새로운 기술이 보편화된 시대에 대응하기 위해 독창적인 수업에 나서는 최근의 분위기와 무관치 않다. 지식을 가르치는 수업 대신 과제를 ... ...
- 트럼프 행정부 태아 조직 이용 연구 제동 결정에 과학계 반발 동아사이언스 l2019.06.06
- NIH 내 관련 연구 예산은 지난해에만 1300만 달러(약 153억 원) 수준이다. 이보다 더 큰 영향을 받는 것은 NIH로부터 연구비를 지원 받는 대학 연구자로, 미국보건복지부는 새로 시작하거나 갱신하는 태아 조직 사용 연구는 엄격한 윤리위 검토를 받을 것이라고 예고했다. 다만 기존에 진행되던 연구는 ... ...
- 미국 땅을 처음 밟은 이주민은 시베리아에서 건너갔다동아사이언스 l2019.06.06
- 연구 결과가 발표됐다. 이 연구는 최초의 미국 원주민 이후 두 번째로 큰 인류 집단 이주인 북극 거주민들의 이주를 밝힌 결과, 약 5000년 전 시베리아 북부에서 ‘고 에스키모’라는 인류가 베링기아를 거쳐 이주해 왔으나, 이들은 현재의 이누이트 등 북극권 주민과는 관련이 없는 것으로 나타났다. ... ...
- [김우재의 보통과학자] 조 힌 치오,염색체와 매카시즘2019.06.06
- 숫자가 46개임을 확정할 때 사용된 그림. 세포 고정 기법과 염색 기법, 그리고 해상도에서 큰 진전이 있었음이 보인다. 셋째, 더 놀라운 사실은 33년 동안 그 어느 인간유전학 연구자도, 염색체의 숫자에 집착하지 않았다는 것이다. 이건 과학자들의 문제풀이가 교과서에 기술된 것처럼 정합적인 ... ...
- [이강운의 곤충記]플라스틱 먹는 애벌레, 지구의 근심 덜어줄까2019.06.05
- 플라스틱 쓰레기를 해결할 구세주의 범위가 늘어났고 명나방과 애벌레를 찾아보면 더 큰 가능성을 확인할 수 있을 것이다. 더 많은 종류의 애벌레를 찾아보고 실제적으로 활용할 연구를 진행하고 있다. 굉장히 인상적인 데이터여서 거의 3페이지에 달하는 글을 썼지만 생리를 파악하지 못하고 ... ...
- [동정]원안위, 방사선투과검사 업체와 규제 개선 의견 청취동아사이언스 l2019.06.04
- “현실에 맞지 않는 규제를 개선하되 방사선투과검사의 경우 종사자 피폭 우려가 큰 작업인 만큼 업계 스스로 방사선 안전관리와 종사자 안전에 더 힘써 달라”고 말했다 ... ...
- 담배회사의 아이러니, 그들은 왜 7조원을 건강 연구에 투자했나동아사이언스 l2019.06.04
- 금연자들이 늘어나고 있지만 인구도 지속적으로 증가하고 있기 때문에 세계 흡연인구에 큰 변화가 없을 것이라는 분석이다. 모이라 길크리스트 PMI 과학커뮤니케이션 담당 부사장은 “2025년 약 1억4500만명으로 예상되는 PMI 소비자 중 4000만명이 아이코스로 전환될 것으로 예상된다"고 말했다. ● ... ...
- "의사일 대신 선택한 AI 개발, 정확해서 뿌듯했다"동아사이언스 l2019.06.04
- 개발 초기이므로 학습한 데이터에 대한 의존도가 있다. 그래서 학습한 데이터와 차이가 큰 데이터를 만나면 정확도가 떨어질 수 있다. 예를 들어서 국내 빅데이터로 학습한 AI로 미국 환자 데이터를 판독하려니 정확도가 비교적 낮게 나타났다. 현재 가장 좋은 해결방법은 AI가 최대한 많은 ... ...
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