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"논의"(으)로 총 3,936건 검색되었습니다.
- 대선 공약 떠오른 '공공의료 강화'…보건의료노조 "공약화하라" 촉구동아사이언스 l2025.04.23
- 같은 날 홍준표 국민의힘 후보는 대한의사협회(의협)를 찾아 의대생 복귀 문제를 집중 논의했다. 특히 의협 측이 제시한 4가지 요구안을 수용하겠다고 약속했다. 다만 공공의대 설립에는 선을 그었다. 그는 이재명 후보의 공공의대 공약 발표에 대해 “내가 의협을 만난다니까 급조한 것 같다”고 ... ...
- 대선 주자가 쏘아올린 공 '공공의대·국립의대' 신설될까동아사이언스 l2025.04.23
- 양성하는 기관을 만들겠다는 것이다. 새로운 개념을 도입한다 해도 기관 신설 논의가 본격화되면 의료계의 냉정한 평가는 피하기 어려울 것으로 예상된다. 한 매체가 의료인을 대상으로 시행한 과거 설문조사에 따르면 의료인의 92.8%가 공공의대 신설에 반대하는 의견을 표했다. 의료계는 ... ...
- 교육부에 편지 보낸 의대생 "정원 3058명, 사태 해결 초석될 것"동아사이언스 l2025.04.22
- 강남구 한국과학기술회관에서 의대생 10여명과 만나 의학교육 정상화 방안 등에 대해 논의했다. 이날 최안나 대한의료정책학교 교장은 한 의대생의 편지를 대독했다. 의대생은 편지를 통해 “이런 자리가 드디어 마련된 것에 부푼 기대를 안고 있다”며 “이주호 부총리가 2026년 의대 ... ...
- [사이언스게시판] 생기원, 아세안 협력 본격화 外동아사이언스 l2025.04.22
- 수행 중인 연구과제 내용을 공유하고 향후 연구기관 간 중장기 협력관계 구축 방안을 논의하기 위해 마련됐다. ■ 한국재료연구원(재료연)은 지난 21일 창원 본원 강당에서 제18회 창립기념식을 열고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있는 도전적인 연구와 소재 강국 실현에 앞장설 것을 다짐했다고 22일 ... ...
- [과기원NOW] DGIST, 중앙아시아 협력 강화 外동아사이언스 l2025.04.22
- 방문해 주요 대학들과 교육·연구 협력 확대를 위한 제반사항들을 다각도로 논의했다고 22일 밝혔다. 이번 방문은 기술경영전문대학원 등 DGIST가 현재 추진 중인 신규 사업과 연계한 글로벌 협력 생태계를 구축하는 데 초점이 맞춰졌다 ... ...
- 이재명·홍준표, '2000명 의대 증원은 무리' 한목소리동아사이언스 l2025.04.22
- 정부도 고집을 부려 방치됐다”고 말했다. 또 “대선을 계기로 새정부가 생기면 바로 논의해서 즉시 해결할 수 있는 방침을 찾을 것”이라고 덧붙였다 ... ...
- "GPU만 사면 AI 경쟁력 커지나…인재 레벨 달라져야"동아사이언스 l2025.04.22
- 받는다. 생산 결과물 분배가 한쪽으로 쏠려 불균형이 극단으로 치달을 것이다. 지금부터 논의를 시작해야 한다. AI로 어떤 기업의 생산성이 늘어날 때 일자리를 줄일 수도 있지만 사람들의 노동시간을 줄이는 방향도 있다." Q. 지난 윤석열 정부의 과학기술분야 연구개발(R&D) 예산 삭감의 영향에 ... ...
- [과기원NOW] 포스텍, 눈물막 유지하는 '결막 술잔세포' 광학 현미경으로 관찰 外동아사이언스 l2025.04.21
- 김기현 포스텍 기계공학과·융합대학원 교수. 포스텍 제공 ■ 포스텍은 김기현 기계공학과·융합대학원 교수 연구팀이 주철민 연세대 기계공학과 교수 연구팀, 윤창호 서울 ... 기술보증기금 및 특허법인, 테크노파크 등 유관기관도 함께 참여해 다각도의 사업화 논의가 이뤄질 예정이다 ... ...
- 의대 정원 줄어도 지역인재 60%는 고수…교육부 '기조 유지'동아사이언스 l2025.04.21
- "의대 교육 정상화를 위한 방안, 예를 들어 2024·2025학번 대상 '더블링' 수업 방식 등을 논의하고 의대생들의 고충을 직접 듣는 자리가 될 것"이라고 설명했다. 이번 간담회는 '대한의료정책학교'가 주최하며 의대생 약 20명이 참석할 예정이다. 신청자 중에는 대한의과대학·의학전문대학원학생협회 ... ...
- 텔레픽스, 세계 3대 AI 학회서 최고학술논문상 수상동아사이언스 l2025.04.21
- 지구를 관측하는 원격탐사 분야에 머신러닝의 실질적 응용 가능성과 새로운 기술 발전을 논의하는 자리다. 텔레픽스 연구팀 논문은 위성영상 학습 데이터가 부족한 상황에서도 높은 객체 분할 성능을 달성할 수 있는 방법을 제안하는 내용이다. 새로운 클래스 객체를 위성영상에 자연스럽게 채워 ... ...
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