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"기대"(으)로 총 10,468건 검색되었습니다.
- 가볍고 잘 휘어지는 페로브스카이트 태양전지, 세계 최고 효율 달성동아사이언스 l2025.04.03
- 모듈이 필요한 건물 외장재, 차량, 우주 항공 등 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다”며 “대면적화 공정 개발과 안정성 향상 연구를 추진해 관련 산업의 경쟁력 강화와 신·재생에너지 보급 확대에 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘줄’ 3월호에 ... ...
- 한미 공동개발 우주망원경 '스피어엑스' 첫 이미지 공개 동아사이언스 l2025.04.02
- 한국 측 스피어엑스 책임자 정웅섭 천문연 책임연구원은 “현재 스피어엑스는 기대치를 뛰어넘을 정도로 예상보다 훨씬 잘 동작하고 있다”면서 “스피어엑스 자료를 사용해서 흥미로운 연구를 할 수 있어 한국과 미국 연구팀 모두 고무된 상태다”라고 밝혔다. ... ...
- 삼성호암상 과학상에 신석우·정종경…공학상 김승우, 의학상 글로리아 최동아사이언스 l2025.04.02
- 호암재단 제공. 호암재단은 신석우 미국 버클리캘리포니아대(UC버클리) 교수 등 ‘2025 삼성호암상 수상자’를 선정했다고 2일 밝혔다. 부문별 수상자에게는 상장, 메달, 상금 ... 상호작용 연구는 자폐, 우울증, 치매 등 뇌질환을 예방하고 치료하는 방법을 찾는데 기여할 것으로 기대된다 ... ...
- 4월 과학기술인상에 오준학 서울대 교수…차세대 광센서 기여동아사이언스 l2025.04.02
- 정밀 센서, 바이오 이미지 처리, 양자컴퓨팅 등 혁신적인 첨단기술에 응용될 것으로 기대돼 주목받는다. 나선형 고분자 초분자체(왼쪽)와 광전자 소자로 응용됐을 때를 묘사한 그림. 과기정통부 제공 기존 원편광 제어 기술은 편광판 등 별도 장치가 필요해 소자 소형화·집적화가 어려웠다. ... ...
- [과기원NOW] KAIST, 머리카락보다 1000배 얇은 나노섬유로 탄소저감용 촉매 개발 外동아사이언스 l2025.04.01
- (왼쪽 위부터) 김민정 기계공학과 박사과정생, 아크롬존 기계공학과 박사과정생, 김형근 기계공학과 박사과정생, 정인철 한국지질자원연구원 연구원과 (아랫줄 왼쪽부터) 윤가영 ... 문제로 인한 낮은 효율 문제를 해결하고, 기존 수계 전해질의 안정성을 크게 개선할 것으로 기대된다 ... ...
- 서울대·연세대 등 융합연구 가능한 의사과학자 키운다동아사이언스 l2025.04.01
- 선정된 기관들은 연속적인 사업 추진을 통해 기존 성과를 더욱 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다. 정은영 복지부 보건산업정책국장은 “의사과학자는 임상에서 발생하는 어려움을 연구실에서 해결할 수 있는 바이오 헬스 분야 핵심 인재”라며 “학부부터 의사과학자 진로에 대한 고민을 할 수 ... ...
- 첨가제 하나만으로 리튬 금속 전지 수명 7배 연장동아사이언스 l2025.04.01
- 왼쪽부터 유종성 대구경북과학기술원(DGIST) 에너지공학과 교수, 성종훈 박사과정생, 강준희 부산대 나노에너지공학과 교수, 이운환 석사과 ... 전기차, 무인기, 선박 등 다양한 분야에서 지속 가능한 에너지 저장 장치로 상용화되기를 기대한다"고 말했다. - doi.org/10.1002/aenm.20250027 ... ...
- 아태이론물리센터 신임 소장에 우주론 석학 미사오 사사키동아사이언스 l2025.04.01
- 인력 육성과 국제 공동연구 활성화의 역할을 더욱 충실히 수행하는 계기가 될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 사사키 소장은 "이론물리는 다른 학문과 연결되어 새로운 통찰을 제공하는 학문"이라며 "다양한 첨단 연구에 있어 이론물리와의 융합이 더욱 중요해지고 있는 만큼 APCTP가 아시아태평양 지역 ... ...
- [과기원NOW] GIST 강지승 박사, 만 27세로 고려대 최연소 조교수 임용 外동아사이언스 l2025.03.31
- 측정 장비들을 획기적으로 소형화해 좀 더 다양한 분야에 활용할 수 있을 것"이라고 기대했다. ■ 울산과학기술원(UNIST)은 권지민 전기전자공학과 교수팀이 노용영 포스텍 화학공학과 교수팀과 공동으로 차세대 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS2)의 결함을 200℃에서 제거하는 기술을 ... ...
- 데이터 없이 정확한 분석…단백질 분석 판도 바꿀 새 AI 모델동아사이언스 l2025.03.31
- 확보하지 않아도 높은 정확도를 보여 단백질 예측·분석의 패러다임을 바꿀 것이란 기대가 나온다. 티모시 젠킨스 덴마크공대(DTU) 교수팀과 영국 AI 스타트업 인스타딥 연구진으로 구성된 공동연구팀은 드노보(DeNove·기존에 알려진 정보 없이 새로운 것을 분석하거나 조합하는 방식) 서열 분석 ... ...
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