스페셜
"미래"(으)로 총 2,115건 검색되었습니다.
- 요거트의 상징 메치니코프 타계 100주기: 선천면역에서 프로바이오틱스까지2016.07.12
- 아래 문구로 책을 마무리했다. “일리야 메치니코프가 죽은 지 한 세기가 지났지만, 그의 미래는 여전히 그의 앞에 놓여 있을 것이다.” ※ 필자소개 강석기. 서울대 화학과와 동대학원을 졸업했다. LG생활건강연구소에서 연구원으로 근무했으며, 2000년부터 2012년까지 동아사이언스에서 기자로 ... ...
- "과학기술의 미래, 기초 연구에 달렸다"IBS l2016.07.05
- 미래에는 과연 어떤 기술을 개발해야 할까. 문 총장은 '상상력(imagination)'을 강조했다. 미래의 기초과학을 위해서는 더 이상 '따라 하기 과학(following science, me-too-science)'이 아닌 참된 연구(True science)를 해야 한다는 것이다. 문 총장은 이를 위한 방법으로 ▲연구 다양성의 증가, ▲장기적인 투자, ... ...
- “참으면 더 좋은 걸 주지~” 마쉬멜로우 실험의 다른 이야기2016.06.07
- 높은 사람들은 비교적 느긋하며, 도전 등 리스크를 짊어지는 일을 마다하지 않는 등 ‘미래를 위한 투자’나 멀리 내다보는 판단 등에 상대적으로 이점을 갖는다고 한다. 이런 심적 위기감 및 여유의 차이가 ‘포커스’의 차이를 가져오고 그것이 또 빈익빈부익부를 만드는 한 요소로 작용하지 ... ...
- 미지의 뇌 연구: 기억과 의사결정, 시간 지각의 비밀을 찾아서IBS l2016.04.04
- 했다. 아직도 갈 길이 멀다고 말하는 정 부연구단장이 생각하는 뇌 분야 연구의 미래는 어떨까. 정 부연구단장은 고위 뇌 기능 연구로 정신 질환의 원인을 파악하고, 치료 가능성을 높일 수 있을 것으로 내다보고 있다. - IBS 제공 “2005년에 세상을 놀라게 했던 광유전학을 이용하면 특정 신경 ... ...
- 인간의 아름다운 의지, 유전자의 한계를 극복하다. 가타카(GATTACA, 1997)IBS l2016.04.04
- 인간에게 적용하려는 시도도 계속될 겁니다. 중요한 것은 이런 시도들로 인해 만들어질 미래사회의 모습이 가타카와 같아서는 안 된다는 거죠. 과학자들은 유전자 교정이 사회에 미칠 영향력에 대해 논의를 시작했고, 상당한 우려를 표명하기도 했습니다. 앞으로 사회 전반에 걸쳐 충분한 의견 ... ...
- 만물의 중매쟁이 촉매, 환경 지키는 구원투수로 나선다IBS l2016.03.31
- 통한 경제성, 제조공정의 친환경성까지 3마리 토끼를 잡을 수 있을 것인지, 연구단의 미래가 자못 궁금해진다. * 본 콘텐츠는 기초과학연구원의 온라인 뉴스레터 IBS 뉴스레터에서 발췌한 내용입니다. * 기초과학연구원(IBS) 뉴스레터 ... ...
- 꿈★은 꼭 이루어지는 것은 아니다2016.03.01
- 달콤하다. 목표를 달성한 자신의 미래 모습을 떠올리며 흐뭇해하거나 이렇게 저렇게 되면 정말 기쁠 것이라고 상상하는 순간은 큰 행복감을 맛보게 된다. 하지만 꿈의 달콤함에 너무 깊이 빠져들면 되려 꿈을 이루지 못하게 될 수도 있다는 사실을 알고 있는가? pixabay 제공 심리학자 Gollwitzer와 ... ...
- 그린십 기술로 환경과 경제 모두 살린다2016.02.29
- 기술 분야에서 우위를 점하고 있어 적극적인 제도적 지원 아래 향후 조선업의 미래 성장 동력원이 될 것으로 기대가 모아진다. 장 실장에 따르면, 현재 대형 LNG추진선박을 개발하고 건조하는 국가는 한국이 거의 유일하다. 또 미국은 LNG추진선박에 대한 개발 계획이 없지만, 일본은 표준선에 국한해 ... ...
- 아시아 첨단축산기술 허브를 꿈꾼다2016.02.26
- 동물복지형 축산업을 구현하기 위한 연구에 분주한 친환경경제동물연구소의 미래 행보가 기대된다. *본 콘텐츠는 녹색기술센터에서 발행한 9호에서 발췌한 내용입니다 ... ...
- 인공지능 ‘알파고’가 이세돌 9단에게 이기려면… 과학동아 l2016.02.26
- 인간의 뇌세포 사이에서 일어나는 현상을 모방한다. 딥러닝은 방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신 러닝의 핵심 기술로 꼽힌다. 알파고는 온라인 바둑 고수들의 기보 16만 개의 데이터를 확보해 3000만 개 이상의 착점을 학습했다. 덕분에 이전의 어떤 인공지능보다 인간과 비슷하게 ... ...
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