스페셜
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- [랩큐멘터리]사회문제 풀기 위해 상부상조하는 수학과 인공지능동아사이언스 l2020.12.03
- 포스텍 수학과 교수 인공지능(AI)에 쓰이는 수많은 알고리즘이 수학적 원리로 이뤄졌다는 건 잘 알려진 사실이다. 이미지 인식, 날씨 예측, 질병 진단 등 현재 인공지능 연구는 인공지능을 여러 분야에 적용하는 것에 집중되어 있지만, 인공지능을 더 잘 활용하고 성능을 높이려면 근간이 되는 수학을 ... ...
- 10일 지나면 바이러스 전파 위험 1%으로 '뚝'…자가격리 기간 줄이는 각국들동아사이언스 l2020.12.03
- Pixabay 제공 미국 질병통제예방센터(CDC)가 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19) 확산을 막기 위한 자가격리 기간을 기존 14일에서 10일로 단축하기로 했다. 또 ... 비용은 자비로 부담하고, 자가격리 규정을 위반한 경우에는 벌금 1000파운드(약 147만 원)를 물리는 조건을 달았다. ... ...
- [코로나 시대 혐오]⑤ 팬데믹만큼 무서운 인포데믹은 어떻게 편견·혐오를 조장했나2020.12.02
- 사실을 제시하는 것만으로 분노한 사람의 마음을 되돌릴 수 없으며 이들에게 필요한 건 바른 정보를 아는 친구들”이라고 말했다. ○ 인포데믹인데 정작 치료 방안 진행 상황 정보 부족해 인포데믹은 바이러스에 대한 부정적인 수치와 결과에 대한 정보를 재생산해 팬데믹에 대한 두려움을 ... ...
- 구글 AI, 생명과학의 미스터리 단백질 접힘 문제 해결 눈앞동아사이언스 l2020.12.01
- 3차원 구조를 형성하는 과정을 '단백질 접힘'이라고 한다. 단백질의 구조를 예측한다는 건 아미노산 서열로부터 단백질이 어떻게 접힐지 예측하는 것과 같다. 단백질 접힘을 실험적으로 알아내는 방법은 대표적으로 엑스선 결정학, 핵자기공명 분광학, 저온 현미경을 이용하는 방법이 있다. ... ...
- [강석기의 과학카페] 근육과 글루타민2020.12.01
- 달력을 사서 벽에 걸어놓고 홈트를 꾸준히 해야겠다. ※필자소개 강석기 LG생활건강연구소에서 연구원으로 일했다. 2000년부터 2012년까지 동아사이언스에서 기자로 일했다. 2012년 9월부터 프리랜서 작가로 활동하고 있다. 직접 쓴 책으로 《강석기의 과학카페(1~9권)》,《생명과학의 기원을 ... ...
- [코로나 시대 혐오]③ 확산 원인 지목된 사람들, 국민들의 마음도 급격히 떠나갔다2020.11.30
- 코로나19로 드러난 혐오 사회의 단면을 짚어보자는 의도였다. 박한선 정신건강의학과 전문의(서울대 인류학과 강사) 연구진과 온라인 조사 전문기업 네오알앤에스의 도움을 받아 코로나19 확산 각 시기별 잠재적 혐오 대상자로 분류될 수 있는 특정집단에 대한 일반적인 심리 조사 요소인 ... ...
- "감기 걸리면 코로나19 항체 생성" 美 SNS 가짜뉴스에 몸살동아사이언스 l2020.11.30
- 현재까지 인플루엔자 항체와 교차 반응이 확인된 사례가 없다”고 밝혔다. 미 보건당국은 지난주 추수감사절에 가족·친지를 만나고 온 사람들은 코로나19 검사를 필수적으로 받아야 한다고 거듭 강조하고 있다. 특히 코로나19 바이러스의 잠복기가 2주일가량인 점을 고려하면 추수감사절이 ... ...
- [백신업데이트] 진원생명과학, 코로나19 치료후보물질 미 FDA 임상 2상 승인받아연합뉴스 l2020.11.30
- 코 스프레이 치료제 'GLS-1200'의 임상 2상을 하고 있으며, 이번 추가 승인에 따라 미국에서 2건의 임상 2상을 진행하게 됐다. [진원생명과학 홈페이지 캡처] ... ...
- 실내 공기오염 IoT측정기 초보개발자도 쉽게 만들어요…비결은 오픈소스동아사이언스 l2020.11.30
- 협력해 70~80대 노인 30명이 실제 생활하는 집에서 행동을 촬영한 3D 동영상 약 6600건도 있다. 동영상 데이터는 로봇이 노인의 행동을 학습하기 위한 자료다. 이재연 ETRI 인간로봇상호작용연구실 책임연구원은 “로봇이 노인의 말 상대가 되려면 행동을 인지하고 얼굴 특징이나 옷차림 같은 외형도 ... ...
- [코로나 시대 혐오]②확진자 폭증하자 미움도 덩달아 커졌다2020.11.29
- 1건에 포함된 혐오성 단어 사용빈도는 1개 이상으로 나타났다. 하지만 확산초기 댓글 1건당 사용된 혐오성 단어의 사용빈도가 1.31개로 나타났지만 급증기에선 1.15개로 혐오성 단어 사용빈도가 소폭 감소하는 경향을 보였다. 이 기간 기사 댓글에서 혐오성 표현이 자주 나타난 것은 ‘중국(인 ... ...
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