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"대해"(으)로 총 11,351건 검색되었습니다.
- 양자컴 실물 영접한 미래 양자 인재들 "기술 발전 실감"동아사이언스 l2025.07.16
- 엔지니어(왼쪽)와 이성빈 전국양자정보과학동아리연합회(QISCA) 회장이 양자 알고리즘에 대해 논의하고 있다. 이병구 기자 2obottle9@donga.com 10일 오후 서울대 자연과학관 1층 강당은 학생들이 '코딩'에 열중하며 키보드를 두드리는 소리로 가득 찼다. 미래 기술로 주목받는 양자컴퓨터를 실제로 구동해 ... ...
- 공공과기노조 "과총 이사회 '비리' 회장 해임해야"동아사이언스 l2025.07.15
- 이 회장과 포항가속기연구소장 등의 비위에 대해 "기관책임자로 밝혀진 비위행위에 대해 책임지는 것이 바람직하다고 보고 관련 조치를 취하도록 하겠다"며 "임명되면 꼼꼼히 챙기겠다"고 말했다. ... ...
- [사이언스게시판] 생기원-중앙대, 학연교수 임용식 개최 外동아사이언스 l2025.07.15
- 차세대반도체, 인공지능(AI)·로봇, 기후·환경, 천연물·신약 기술 개발 등 특화 분야에 대해 집중 연구 협력하기로 했다. 이를 통해 국가연구개발사업 추진을 위한 상호협력 및 공동연구, 상호 기술 및 인력교류, 과학기술 전문 여성인력 양성 등을 추진하기로 했다 ... ...
- '황우석'에 갇힌 한국 줄기세포 연구…논문만 있고 치료제는 없다동아사이언스 l2025.07.15
- ‘오보카타 하루코 사태’는 모두 세계를 놀라게 한 혁신적 줄기세포 연구 성과에 대해 과도한 기대가 쏠린 끝에 조작, 윤리 문제가 드러난 사건이라는 점에서 닮았다. 두 사건 모두 국가의 연구 신뢰도에 큰 타격을 주고 국제 학계의 비판을 불러왔지만 이후 대응은 엇갈렸다. 한국은 윤리 검증과 ... ...
- 배경훈 후보자 "R&D 삭감 '진상규명' TF 고려…AI기본법 과태료 부과는 유예해야"동아사이언스 l2025.07.14
- 배 후보자는 전문연구요원으로 일한 회사에서 평균 이상의 연봉을 받았다는 지적에 대해 "복무 기간 충실했다"며 "업체 경영 사정이 좋지 않아 여러 일을 할 수밖에 없었고 일당백으로 3~4일분의 역할을 해 연구소장이 인센티브를 준 것"이라고 답변했다 ... ...
- "기초과학에 대한 관심과 투자 기대"…구혁채·박인규에 쏠린 관심동아사이언스 l2025.07.14
- 협상하는 과정은 처음 해보는 일이기 때문에 초기에 R&D 예산이 만들어지는 과정에 대해 배울 시간이 필요할 것이다"고 말했다. 구 차관은 1972년 서울 출생으로 경문고와 한양대 전기공학과를 졸업했다. 영국 워릭대에서 기술경영학 석사, 한양대에서 과학기술정책학 박사 학위를 취득했다. ... ...
- 한빛 2호기 원전 임계 허용…증기발생기 세관 정비·보강동아사이언스 l2025.07.14
- 세관 누설시험과 와전류탐상검사 결과에 따라 세관 총 1만6878개 중 정비 대상 231개에 대해 슬리빙 작업(224개)와 관막음 정비(7개)가 완료됐다. 와전류탐상검사는 금속 재료의 표면과 표면 근처의 결함을 확인하는 비파괴검사다. 슬리빙은 금속 튜브를 세관 내부에 삽입·용접해 세관을 보강하는 정비 ... ...
- 실험실서 만든 치즈, 3~4년 내 유럽 식탁에 오른다동아사이언스 l2025.07.14
- 생산한 식품은 초가공식품이라는 관점에서 소비자들의 우려를 낳을 수 있다. 이에 대해 베터 데어리는 사람들이 낙농업을 푸른 들판에서 소의 젖을 짜는 낭만적인 모습으로만 인지하고 있다고 말했다. 베터 데어리는 “낙농업은 산업화됐으며 치즈는 천연식품이 아님에도 불구하고 ... ...
- 공공과기노조 "과기정통부 장관 후보자 인사청문회서 출연연 혁신 구체적으로 토론해야"동아사이언스 l2025.07.14
- 정책, 기초연구 분야에 대한 지원계획 등 우리나라 과학기술 분야의 새로운 청사진에 대해 깊이 있는 토론이 있기를 기대한다"고 밝혔다. 그러면서 공공과기노조는 "공공연구 개발 분야의 핵심 주체인 출연연 혁신에 대한 계획은 조금 더 구체적으로 확인해야 한다"고 강조했다. 최근 ... ...
- 고온 실험 없이 최적의 합금 설계 예측하는 AI동아사이언스 l2025.07.14
- ‘익스트림 그래디언트 부스팅(XGBoost)’ 기반 분류 모델이 합금이 잘 섞이는지 여부에 대해 가장 높은 정확도를 보였다. 약 82.5%의 예측 정확도를 달성했다. 고온의 실험 없이 AI로 최적의 합금 설계를 예측할 수 있는 것이다. AI 모델이 도출한 주요 물리량은 합금이 잘 변하고 안정적인지 등에 ... ...
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