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"아메리카"(으)로 총 501건 검색되었습니다.
- '감시망'밖 첫 코로나19 환자 발생…우려했던 아프리카 상륙, 남미 빼고 全 대륙 확산동아사이언스 l2020.02.16
- 1명이 코로나19 감염자로 확인돼 세계보건기구(WHO)에 보고했다”고 밝혔다. 이로써 남아메리카를 제외한 모든 대륙에서 코로나19 확진 환자가 발생했다. ... ...
- [인류와 질병]신종 감염병의 탄생, 그리고 진화2020.02.08
- 바이러스가 브라질의 양돈장에서 나타난다. 최초 감염자를 시작으로 점점 퍼지면서 남아메리카 일부 도시의 저소득 슬럼가에서 확산된다. 시나리오에서는 기초 재생산지수(R0)는 1.7로 가정했고(1.1~2.6), 사망률을 평균 14%으로 설정했다. 감염 환자의 절반이 입원이 필요하고, 상당수가 중환자실 집중 ... ...
- [팩트체크]신종 코로나 중간숙주 지목된 동물은 '아르마딜로' 아니고 '천산갑'2020.02.07
- 먹이를 찾는다. 야생 아르마딜로는 중국에서 볼 수 없다. 총 11종이 있는데 모두 아메리카 대륙에서 서식한다. 반면 천산갑은 중국 남부와 인도, 동남아시아, 아프리카 등지에 서식한다. 아르마딜로는 몸을 공처럼 동그랗게 말아서 자신을 보호하는 동물로 알려져 있다. 그런데 사실 이건 세 종류의 ... ...
- WHO, 신종 코로나 국제 공중보건 비상사태 선언동아사이언스 l2020.01.31
- 말했다. WHO가 국제 공중보건 비상사태를 선포한 것은 이번이 6번째다. 2009년 남아메리카 멕시코로부터 번지기 시작한 신종 인플루엔자와 2014~2016년 서아프리카를 휩쓸며 1만1000명 이상의 목숨을 앗아간 에볼라, 2016년 태아의 소두증을 유발하는 것으로 알려진 지카바이러스 등이 창궐했을 당시 ... ...
- WHO 30일 긴급위원회 재소집…비상사태 선포·무증상 감염 판단 따라 '중대기로'동아사이언스 l2020.01.30
- 6번째 사례가 된다. 지금까지 국제 공중보건 비상사태로 지정된 사례는 5번이다. 2009년 남아메리카 멕시코로부터 번지기 시작한 신종 인플루엔자와 2014~2016년 서아프리카를 휩쓸며 1만1000명 이상의 목숨을 앗아간 에볼라, 2016년 태아의 소두증을 유발하는 것으로 알려진 지카바이러스 등이 창궐했을 ... ...
- 김우주 교수 "무증상 감염 가능해도 전파력 낮을 것"동아사이언스 l2020.01.29
- 국한된 것이며 실제 규모는 더 클 것이라는 설명이다. 게다가 아프리카를 제외한 유럽과 아메리카, 오세아니아, 아시아 4대륙에까지 모두 확산돼 있어서 현재 상황으로서는 앞으로 전 세계적인 대유행(판데믹)으로 가지 않을까 우려하고 있다. WHO는 22일과 23일 양일에 거쳐 긴급위원회를 개최해 ... ...
- WHO 22일 긴급위원회 소집 "국제 보건 비상사태 선포 여부 결정" 동아사이언스 l2020.01.21
- 가능하다. 지금까지 국제 공중보건 비상사태로 지정된 사례는 5번이다. 2009년 남아메리카 멕시코로부터 번지기 시작한 신종 인플루엔자와 2014~2016년 서아프리카를 휩쓸며 1만1000명 이상의 목숨을 앗아간 에볼라, 2016년 태아의 소두증을 유발하는 것으로 알려진 지카바이러스 등이 창궐했을 당시 ... ...
- 미세먼지 추적자 천리안2B호 위성 발사까지 앞으로 한 달동아사이언스 l2020.01.20
- 정지궤도복합위성 2B호(천리안 2B호)의 모습이다. 천리안2B호는 발사를 위해 이달 5일 남아메리카 프랑스령 기아나 우주센터장으로 출발했다. 한국항공우주연구원 제공 미세먼지 상시 관측과 해양 감시 임무를 담당할 정지궤도위성 천리안2B호가 2월 19일 발사를 목표로 준비가 착착 진행되고 있다. ... ...
- [주말 고고학산책]강인한 전사 바이킹은 왜 그린란드를 버렸나2020.01.18
- 바이킹은 험한 북대서양을 항해하며 페로 제도, 아이슬란드, 그린란드, 빈란드(현재의 북아메리카 뉴펀들랜드)를 발견했다. 동아사이언스DB 바이킹들이 그린란드를 떠난 이유를 찾기 위해 고고학자들은 바이킹의 식단을 분석하기로 했습니다. 생존에 필수적인 식량에 증거가 남아 있을지도 모르는 ... ...
- AI 기술로 셰일가스 생산량 예측한다동아사이언스 l2020.01.16
- 방해가 되는 조건은 제외하는 방법으로 RNN의 정확한 학습을 도왔다. 연구팀이 북아메리카 지역에 있는 유정 330개의 셰일가스 생산량 정보를 이용해 연구 결과를 검증한 결과 생산량 자료만 이용한 기존의 딥러닝 예측모델에 비해 오류를 37% 줄일 수 있었다. 또 자동화가 쉽고, 셰일가스 외에 ... ...
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