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"분야"(으)로 총 7,602건 검색되었습니다.
- 현실로 다가온 위기, 변화로 맞서는 대학들과학동아 l2021년 03호
- 프로젝트는 로봇, 미래형 자동차, 의료, 정보통신기술(ICT), 물 등 대구의 8대 신성장 산업분야에 대한 기업 수요 맞춤형 인재를 대학과 협력해 양성하는 계획입니다. 경북대, 영남대, 계명대, 금오공대 등이 참여했습니다. KAIST는 파격적인 새 학제 ‘융합인재학부’를 신설해 미래를 대비하고 ... ...
- AI 치우침을 가르치다과학동아 l2021년 03호
- 수많은 인공지능(AI)이 개발됐고, 사회, 정치, 경제 등 분야의 제한 없이 활용되고 있다. 허나 AI는 차가울 만큼 치우침 없는 판단을 내릴 것이라는 대중의 생각과 달리, AI가 실제로는 편향된 판단을 내릴 수 있다는 사실이 여러 번 드러나 논란을 겪었다. 대표 사례를 소개한다. 편향을 감춘 ... ...
- [인터뷰] “신에너지 기술로 살기 좋은 지구를 만들겠습니다” [한글 번역본]과학동아 l2021년 03호
- 면에서 목표 기준치를 초과 달성해 상용화에 대한 기대를 높였다. 연구 결과는 에너지 분야로 저명한 국제학술지 ‘클리너 프로덕션 저널’에 실렸다. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.118626 또 다양한 바이오가스를 연료로 이용해 SOFC 시스템을 설계한 연구 결과를 국제학술지 ‘에너지’에 실었으며, 신에너지 ... ...
- [Bridge] 이미지 인식 AI에 수학이 필요한 순간수학동아 l2021년 02호
- 장소에서 사람들의 위치나 이동 방향, 옷차림 등의 정보를 스스로 파악할 수 있죠.이 두 분야를 연구할 때 합성곱신경망을 사용합니다. 예를 들어 영상은 이미지를 시간에 따라 나열해 만든 데이터인데, 1초당 5~60장의 이미지로 이뤄져 있습니다. 합성곱신경망 안에서 이뤄지는 모든 계산 방식은 ... ...
- [기획] 램지 수가 뭐길래 수학 난제로 불리지?수학동아 l2021년 02호
- 크고 무질서한 구조 속에서 작은 조화로운 부분을 항상 찾을 수 있는지 연구하는 분야를 ‘램지 이론’이라고 합니다. 1928년 영국의 수학자 프랭크 램지는 사람이 충분히 많다면 그중 서로 모두 아는 관계인 r명 혹은 서로 전혀 모르는 관계인 s명이 반드시 있다는 ‘램지 정리’를 발표했습니다. ... ...
- [수학 고민 상담소 수담수담] 우리가 사는 사회 수학으로 풀어봅시다!수학동아 l2021년 02호
- 하는데요. 강 교수님이 연구하는 수리사회학이나 요즘 화제가 되는 데이터사이언스 분야에서는 비정형 데이터를 정형 데이터로 만드는 것이 중요합니다.강 교수님은 수학동아와의 인터뷰에서 나눈 대화를 예로 들어 설명했어요. 강 교수님은 “오늘 대화에서 중요한 단어 네 가지를 꼽아 보면 ... ...
- [과학뉴스] 광합성 안하는 세균도 일주기 리듬 있다과학동아 l2021년 02호
- 세균도 일주기 리듬을 가질 수 있음이 입증됐다”며 “의학, 생태학, 그 외 다양한 산업 분야에 큰 영향을 미칠 것”이라고 말했다. doi: 10.1126/sciadv.abe208 ... ...
- [코로나19 업데이트] 불안한 겨울에서 회복의 일상으로 코로나 블루과학동아 l2021년 02호
- 왼쪽 안와전두 회백질이 3.0% 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과는 2019년 12월 의학 분야 국제학술지 ‘뉴 잉글랜드 의학저널’에 발표됐다. doi: 10.1056/NEJMc1904905 불안과 공포처럼 코로나19가 불러온 부정적 감정 변화는 해마 끝부분에 연결된 편도체가 주관한다. 공포나 불안은 편도체를 포함한 ... ...
- [DGIST@융복합 파트너] 뇌 속 시냅스에서 찾은 뇌질환의 비밀과학동아 l2021년 02호
- 있고, IQSEC3 단백질의 새로운 작동 모델을 제시할 수 있을 것”이라고 설명했다.새로운 분야인 만큼 어려움도 있다. 사람에게 나타나는 뇌질환의 원인과 치료법을 찾아내는 연구는 실제 사람의 뇌 조직을 이용한 연구가 필수지만, 환자의 뇌 조직을 얻는 데 한계가 있다. 엄 교수는 이런 어려움을 해외 ... ...
- [특집] 몽골인보다 정확하다! 이미지 인식 AI의 쓰임새수학동아 l2021년 02호
- 이용해 이미지에서 물체의 패턴을 찾아 인식하죠. 딥러닝이 등장하기 전, 기계학습 분야에서는 수많은 데이터를 학습해 경험적으로 패턴을 찾아 이미지를 인식했습니다. 예를 들어 사과와 딸기 이미지를 학습하면 사과는 전체가 둥근 가장자리를, 딸기는 일부분이 둥글면서 각진 가장자리를 ... ...
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