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"예측"(으)로 총 5,235건 검색되었습니다.
- [과기원NOW] UNIST, 1시간 단위로 식물 광합성량 예측하는 AI 모델 개발동아사이언스 l2025.06.01
- ‘에어로졸 광학두께(AOD)’가 활용됐다. 분석 결과 AOD는 아침과 저녁 시간대에 광합성량 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다. 태양 고도가 낮을수록 산란광의 비중이 커지고 그에 따라 식물의 광합성 반응이 민감하게 달라지는 경향을 잘 반영한 결과로 풀이된다. 연구 결과는 ... ...
- [박진영의 사회심리학] 외롭다고 느낄수록 수명 짧아진다2025.05.31
- 그리고 이웃과의 만남 빈도 등을 통제했음에도 불구하고 외로움은 여전히 미래 사망률을 예측했다. 외로움은 결국 마음에 달린 것이지만 그렇다고 여기에 사회적 요인이 전혀 없는 것은 아니다. 예를 들어 극심한 경쟁으로 인해 마음을 터놓고 이야기할 사람을 찾는 것 조차 힘겨운 사회와 ... ...
- 21대 대선…생채기와 숙제 남은 과학은 어디로2025.05.31
- 크다는 것이 무조건 나쁘다고 할 수는 없다. 과학기술정책의 경우 정권이 바뀌어도 예측이 가능해야 연구가 안정적으로 이뤄지기 때문이다. 특히 AI는 국가가 기업가처럼 적극적으로 개입해 산업을 이끌고 있다. 정책 안정성이 필요하다. 골드만삭스는 2025년까지 AI 투자가 2000억 달러(한화 약 280조 ... ...
- 격투기에 벽타기, 배드민턴까지…로봇 기술 눈부신 진화동아사이언스 l2025.05.30
- 한 분야인 강화학습을 기반으로 애니멀-D가 카메라 데이터를 활용해 셔틀콕의 궤적을 예측하고 움직이도록 훈련했다. 실제로 인간과 배드민턴 대결을 진행한 결과 애니멀-D는 코트를 돌아다니며 다양한 속도와 각도로 셔틀콕을 되받아쳤다. 인간과 최대 10회 연속으로 셔틀콕을 주고받는 '랠리'를 ... ...
- 비영구 얼굴 문신만으로 '번아웃' 알아챈다동아사이언스 l2025.05.30
- 측정 데이터를 컴퓨터 모델에 학습시키면 전자 문신은 앞으로 발생할 정신적 피로도를 예측하는 수단이 될 수도 있다. 비용 면에서도 이점이 있다. 전자 문신 배터리팩은 200달러(약 28만원), 일회용 센서는 개당 20달러(약2만8000원) 수준이다. 연구팀은 전통적인 뇌파 장비 대비 훨씬 저렴하다고 ... ...
- 공공의대·의정갈등…대선 캠프 보건의료 '뜨거운 감자'동아사이언스 l2025.05.28
- 급여화 문제도 핵심 이슈로 다뤄졌다. 안기종 대표는 “2025년 간병비가 하루 15만 원으로 예측되는 가운데 대선 후보들이 실질적 대책을 내놓아야 한다”고 목소리를 높였다. 보건의료 재정의 지속 가능성과 세대 간 형평성 문제에 대해서도 논의가 이어졌다. 강청희 위원장은 “과거 ... ...
- [과기원NOW] KAIST, "세계 최초‘빛편광 구별 카이랄’소재로 양자광학 혁신" 外동아사이언스 l2025.05.28
- 기상위성융합 활용기술 개발을 담당한다. 인공지능(AI) 기법을 통해 위험 기상 탐지와 예측 기술을 발전시킬 계획이다. ■ 광주과학기술원(GIST) 교원창업기업인 ㈜제이디바이오사이언스는 지방간염(MASH) 치료를 위한 신약 후보물질 'GM-60106'이 미국 식품의약국(FDA)으로부터 임상 2a상 시험계획(IND) ... ...
- "빈대, 인류 괴롭힌 첫 도시 해충"동아사이언스 l2025.05.28
- 빈대 사이의 역사적, 진화적 관계는 도시 인구 팽창 하에서 발생한 해충 및 질병 확산을 예측하는 모델에 중요한 정보가 될 것”이라고 설명했다. doi.org/10.1098/rsbl.2025.006 ... ...
- 박문정·고승환 교수 등 6명 2025 리더연구 선정동아사이언스 l2025.05.28
- 구축한다. 다양한 말단 구조 및 링커 도입을 통해 사슬 거동과 모폴로지 변화를 예측·분석한다. 이를 바탕으로 고분자 곡률 제어, 물성 및 물질 수송 특성 간의 상관관계를 도출하고, 열역학 변수 탐색을 통해 구조-물성 연계 원리를 규명한다. 고분자 정밀 합성과 자기조립 기반의 구조·물성 제어 ... ...
- AI가 만든 '홍수 위험지도'…대도시는 홍수 고위험 지역동아사이언스 l2025.05.28
- 위험도를 나타낸 지도. 포스텍 제공. 두 모델은 각각 다른 요소에 비중을 둬 홍수 피해를 예측했다. XG부스트는 '빗물이 스며들지 못하는 포장면 비율인 ’불투수면 비율‘, 랜덤 포레스트는 '하천 면적'을 가장 큰 위험 요인으로 분석했다. 각기 다른 요소에 중점을 뒀음에도 불구하고 두 AI 모델 ... ...
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