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[재생의료 최전선]⑥ "바이오에서 뒤처진 한국…오가노이드가 성장 동력될 것"
동아사이언스
l
2025.07.04
오디세이를 적용하는 사업 확장도 모색 중이다. 서울아산병원이 구축하고 있는 세포
처리
시설에서는 재생치료제 등 첨단바이오의약품 위탁개발생산(CDMO)을 진행할 예정이다. 아톰이 2~3년 뒤 치료 목적 승인을 받게 되면 재생치료제가 매출 효자 종목이 될 것으로 기대된다. ... ...
생성형AI 추론 성능 60%↑…GPU보다 효율적인 '신경망
처리
장치' 핵심기술 개발
동아사이언스
l
2025.07.04
관리 기법을 결합해 성능을 극대화했다. NPU 내부 메모리 주소를 가상화하는 방식으로
처리
일관성을 높였으며 양자화된 캐시에 적합한 인코딩 기법도 새롭게 개발했다. 이번에 개발된 기술을 적용하면 적은 수의 NPU만으로도 기존 GPU 기반 인프라와 유사한 수준의 생성형 AI 서비스를 구현할 수 ... ...
2040년 한국에 뜰 인공태양 에너지, 고온초전도체·AI가 구현
동아사이언스
l
2025.07.04
시작되기까지 짧은 시간 안에 실험 변수를 알맞게 바꿔야 한다. 이때 AI의 빠른 데이터
처리
가 큰 도움이 될 것이라는 설명이다. CPD는 5년간 설계, 이후 5년간 건설을 완료해 2035년부터 시운전을 시작하고 2040년 상용화가 목표다. CPD 목표를 제한된 시간 안에 이루기 위해 민간 기업 참여는 선택이 아닌 ... ...
간단하게 '양자 난수' 생성…양자컴퓨터 실용화 앞당길까
동아사이언스
l
2025.07.04
것이다. 이는 기존에 필요했던 회로 깊이를 대폭 줄이는 성과로, 대규모 양자 정보
처리
의 기술적 장벽을 획기적으로 낮춘 성과로 평가받는다. 양자컴퓨터는 고전컴퓨터와 달리 다수의 상태를 동시에 계산하는 병렬성과 복잡한 상호작용으로 고차원 연산을 수행한다. 이때 무작위성은 암호화, ... ...
초고해상도 영상기법으로 미토콘드리아 움직임 실시간 관찰
동아사이언스
l
2025.07.03
서울아산병원은 김준기 융합의학과 교수팀이 ‘이광자 생체 현미경’에 고도의 영상
처리
기술인 ‘방사형 변동 기반 초고해상도 영상화 기법’(SRRF)을 적용해 알코올성 간질환 쥐모델의 간세포 내 미토콘드리아 동선을 시각화했다고 3일 밝혔다. ‘세포 발전소’로 불리는 미토콘드리아는 ... ...
최고과학기술인상에 황철성 서울대 석좌교수…메모리반도체 분야 공로
동아사이언스
l
2025.07.03
작동 방식을 모방한 '뉴로모픽 반도체'에 주목하고 있다. 그는 "현재 AI를 구동하는 그래픽
처리
장치(GPU)와 HBM의 조합을 뜯어보면 HBM이 병목으로 작용한다"며 "아직 메모리반도체에서 발전할 부분이 남아 있다는 것"이라고 설명했다. 황 교수는 "최근 서울대에서 정년퇴임 이후 연구를 더 할 수 있는 SNU ... ...
"내 의료정보 새지 않을까"…유명무실한 상급종합병원 개인정보 보호제도 1년
동아사이언스
l
2025.07.03
겸직하는 사례도 많았다. 병원 CPO는 환자 개인정보 보호 계획 수립과 시행, 개인정보
처리
실태 조사, 유출 방지를 위한 내부 통제 등 조직 전체의 개인정보 보호 업무를 총괄하는 역할을 수행한다. 병원 내 정보 보안 전문인력 필요성이 커진 것은 최근 몇 년간 대형 병원을 중심으로 환자 ... ...
정수화 LG전자 부사장 "뿌리기술 인재 부족…공동연구할 대학 연구실도 없어"
동아사이언스
l
2025.07.02
관찰한 현미경 영상을 소개하기도 했다. 올슨 교수는 "현미경과 분석 분야에서도 데이터
처리
·해석과 노이즈 제거 등을 중심으로 AI가 적극 활용되고 있다"고 밝혔다 ... ...
7월 과학기술인상에 김상현 연세대 교수…그린바이오수소 분야 성과
동아사이언스
l
2025.07.02
데 기여한다. 과기정통부 제공 음식물쓰레기, 농업부산물 같은 유기성 폐기물을
처리
하면서 생산되는 바이오가스를 화학적으로 개질해 수소를 생산하는 기존 바이오수소 생산 방식은 공정이 복잡해 생산 효율이 낮다는 문제가 있다. 김 교수는 수소를 생성하는 균을 포함한 미생물들이 수 밀리미터 ... ...
한국판 '딥시크' 만들 수 있다…서울대 연구진 '고성능 한국어 LLM' 개발
동아사이언스
l
2025.07.02
Llama-Thunder-LLM은 3TB(테라바이트, 1TB=1024GB) 크기의 한국어 웹 데이터를 수집·전
처리
한 다음 라마 모델에 연속 학습과 사후 학습 등의 개량 기법을 적용한 한국어 특화 LLM이다. 연속 학습은 기존 모델에 새로운 데이터를 추가로 학습시켜 능력을 확장하는 과정이고 사후 학습은 사용자의 질문·응답 ... ...
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