스페셜
"실제"(으)로 총 2,219건 검색되었습니다.
- [강석기의 과학카페] 맛의 비밀 '침단백질'에 있다2019.08.06
- 하나가 쓴맛 분자와 결합해 소화과정에서 흡수되는 걸 방해하는 것으로 추정했다. 실제 여러 식물성 음식(맥주, 와인, 녹차, 견과류 등)에 들어있는 타닌산은 침단백질과 결합된 상태로 소화기에서 흡수되지 않고 빠져나간다. 사람의 몸은 음식에 들어있는 독소를 어느 수준까지는 침의 조성을 ... ...
- "올해 7월 역사상 가장 더웠다"…14일간 빙하 8억t 녹아동아사이언스 2019.08.06
- 일에는 미국 럿거스대와 오리건대 연구팀이 빙하가 녹는 속도를 측정하는 모델을 개발해 실제 측정한 결과, 이전에 학계에서 예측한 것보다 2배 이상 더 빠르게 빙하가 녹고 있다는 연구결과를 국제학술지 '사이언스'에 싣기도 했다. 수년간 폭염 지속되면 사망률 증가 위험 수년간 폭염이 ... ...
- [표지로 읽는 과학] 하드웨어도 소프트웨어도 인간 닮은 칩 나온다동아사이언스 2019.08.03
- 기반을 두고 이를 그대로 모방한 반도체 구조를 개발하는 것이다. 과학자들은 AI를 실제 인간에 가깝게 만들기 위해 두 가지 전략을 택하고 있다. 하나는 뇌를 모방한 반도체 구조를 개발해 인간 뇌의 효율성을 반도체에 입히는 것이다. 다른 하나는 인간 신경망이 쓰는 계산법을 컴퓨터 알고리즘을 ... ...
- [박진영의 사회심리학] 세 살 아기도 알건 안다2019.08.03
- 등의 행동이 무서워서 피한 것일수도 있지 않을까? 연구자들은 이번엔 아이들에게 실제 파괴적인 행동 없이, 주인공을 방해하려는 시도를 하거나 행동 없이 방해하고 싶다는 말을 하는 사람을 보여주었다. 그 결과 이번에도 역시 아이들은 해로운 사람을 잘 구분하고 다가가지 않는 것으로 나타났다 ... ...
- 유행어된 '한국형DARPA'…과기정통부·국방부 누가 혁신의 아이콘될까 동아사이언스 2019.07.31
- 등 DARPA를 직간접적으로 벤치마킹했던 조직이 존재했다. 하지만 이들 조직들은 실제 취지와는 다른 방향으로 흘러가고 말았다는 분석이 지배적이다. DARPA와는 전혀 비슷한 측면이 없는 하나의 연구개발 사업으로 남았다는 것이다. 전문가들은 PM이 있는 과제의 경우 평가 주체가 분리되며 DARPA의 ... ...
- "부모로부터 性교육 받은 자녀 안전한 성생활할 확률 높아"동아사이언스 2019.07.31
- 것으로 나타났다 위드먼 교수는 “아이들이 성교육을 부모로부터 받았다고 해도 실제 성행위를 늦게 시작하는 것은 아닌걸로 나타났다”면서도 “성에 대해 자녀들이 눈을 뜰 때 콘돔을 사용할 확률은 확률이 늘어난다는 점에 주목해야 한다”고 말했다 ... ...
- 추억의 장소 가면 설레는 이유 밝혔다동아사이언스 2019.07.31
- 신경 신호를 전달하는 ‘신경세포(뉴런)’가 뇌세포의 전부라고 알려져 있다. 하지만 실제 뇌는 신경세포 외에 다양한 세포로 구성돼 있다. 그 가운데 하나인 별세포는 뇌에서 가장 많은 수를 차지하는 별 모양의 세포로, 신경세포의 기능이 잘 유지되도록 돕는 역할을 한다. 최근에는 별세포에 다른 ... ...
- 병원 서비스 환자 중심으로 새롭게 설계한다동아사이언스 2019.07.29
- 개선을 위해 런던과 사우샘프턴에 있는 공공 병원을 대상으로 적용했던 디자인이다. 실제로 안내서를 환자에게 나눠주면서부터 병원 내 폭력 사건은 크게 줄었다. 국내에서도 병원의 새로운 디자인을 통해 의료서비스를 개선하는 방안이 추진된다. 울산과학기술원(UNIST)은 29일 오전11시 울산시 ... ...
- 견과류 동물성 단백질에 수면 촉진 효과 있다동아사이언스 2019.07.28
- 분석했다. 또 연구팀은 트레오닌 섭취에 의한 수면 유도가 단순한 기절상태인지 실제 수면 효과를 가지는지 알아보기 위해 초파리의 기억력을 실험했다. 연구팀은 “초파리는 빛을 향해 움직이는 습관을 가지는데, 초파리가 싫어하는 냄새와 빛을 함께 제시할 경우 학습효과에 따라 빛을 향해 ... ...
- [Science토크]‘알파폴드’ 쇼크로 치열해지는 단백질 구조 분석 경쟁동아사이언스 2019.07.28
- 통해 학습한 AI 알고리즘이 예측한 정확한 아미노산 쌍 조합과 거리, 결합각도가 실제 물리적으로 가능하지 않을 수 있기 때문이다. 이 때문에 딥마인드는 두 번째 단계로 물리적으로 가능하면서도 무작위적인 단백질 접힘 배열을 만들었다. 이 때 신경망 대신 별도로 개발한 ‘최적화 알고리즘’을 ... ...
