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"예측"(으)로 총 5,151건 검색되었습니다.
- 코로나19 일일 확진자, 전문가들 예측 웃돈다동아사이언스 2020.11.18
- 대책을 세우기 때문에 시나리오대로 흘러가지는 않는다”며 “과거 데이터를 토대로 예측한 시나리오를 참고해 적절한 방역대책을 세우는 게 중요하다”고 말했다 ... ...
- 제이엘케이 "약물 부작용 예측 AI 플랫폼 개발"동아사이언스 2020.11.18
- 완료했다. 제이엘케이는 “약물이 어떤 유전자 변화를 어떻게 일으키는지를 예측할 수 있게 됐다”며 “신약 개발 과정에서의 활용성이 매우 클 것”이라고 밝혔다. ... ...
- 2~4주 후 나온다던 300명대 확진자 벌써 넘었다…방역당국 예측 빗나갔나동아사이언스 2020.11.18
- 이를 토대로 단기예측 모델링을 하면 2~4주 뒤 하루 감염자가 300~400명 발생할 수 있다고 예측했지만 이미 이날로 그 숫자는 넘어버렸다. 사실상 감염재생산지수가 더 높아 더 많은 확진자가 터져나올 가능성이 높은 것으로 예상된다. 김우주 고려대 구로병원 감염내과 교수는 16일 “10~11월 가을과 ... ...
- [오늘의 뉴스픽]아직 출구를 찾지 못했다동아사이언스 2020.11.18
- 있습니다. 사소한 방심이 어떻게 코로나19 확산으로 이어지는지, 또 코로나19가 얼마나 예측불허인지 다시 한번 일깨워주는 계기가 되고 있습니다. 한편에선 사회적 거리두기를 1단계에서 1.5단계로 격상해도 별다른 차이를 못 느낀다는 지적이 많습니다. 하지만 유흥시설과 같은 중점관리시설은 ... ...
- 오스트리아 연구팀 "소규모 모임 막는 것이 가장 효과적인 방역조치"동아사이언스 2020.11.17
- 있다고 밝혔다. 실제로 이달 10일 조성일 서울대 보건대학원 교수가 ‘코로나19 재유행 예측과 효과적 대응’ 포럼에서 발표한 분석결과에서는 이번 연구결과와 마찬가지로 정보제공과 행사 제한 정책은 효과가 컸다. 반면 국경을 막는 것과 학교를 폐쇄하는 것은 상대적으로 효과가 낮았다. ... ...
- [백신 업데이트] 임상 3상 후보물질 11종...인도 바라트 바이오 합류동아사이언스 2020.11.17
- 따라서 현재 상태로서는 두 후보물질 모두 무난히 긴급사용승인을 받을 수 있으리라는 예측이 나온다. 시점이 문제인데, 두 회사가 통계적으로 확실한 효능을 검증 받으려면 임상3상 참여자 가운데 각각 164명과 151명이 바이러스가 감염돼야 한다. 현재 절반 이상이 충족된 상태로, 미국과 유럽의 ... ...
- 현미경 사진만으로 자성물질 특성 파악...'AI 감별사' 나왔다동아사이언스 2020.11.17
- 자원이 많이 소모돼 어려움이 컸다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 딥러닝을 이용한 예측 알고리즘을 만들었다. 먼저 난수를 이용한 확률 기법인 몬테카를로 기술을 활용해 다양한 자성 도메인 이미지를 생성한 뒤 이를 AI에 반복 학습시켰다. 자성 도메인은 마치 물결무늬나 얼룩말 무늬처럼 ... ...
- [코로나19 연구속보] 코로나19 확산세, ‘기후모델’로 예측한다2020.11.17
- 강력한 컴퓨터에서 실행되는 앙상블 모델링 기법만이 가장 신뢰할 수 있는 유행병 예측을 가능하게 할 것”이라고 말했다. ※참고자료 -https://assets.researchsquare.com/files/rs-82122/v3_stamped.pdf -https://www.nature.com/articles/d41586-020-03208-1 ※출처 : 한국과학기자협회 포스트 https://post.naver.com/viewer/postView ... ...
- 코로나19 이대로 가다간 2~4주뒤엔 하루 확진자 300~400명 나온다동아사이언스 2020.11.16
- 확연히 증가했다. 정 본부장은 “현재 감염재생산지수가 1.12인데, 이를 토대로 단기예측 모델링을 하면 2~4주 뒤 하루 감염자가 300~400명 발생할 수 있다”며 “현재 수준에서 사람 간 접촉을 줄이지 않으면 감염자가 기하급수적으로 늘어날 수 있는 만큼 청장년층의 진단검사와 사회적 거리두기를 ... ...
- [코로나19 연구속보] 병주고 약주는 코로나19 변이, 감염 10배 빠르지만 백신에 취약2020.11.16
- 않는다고 밝혔다. 배릭 교수는 “코로나19는 완전히 새로운 질병이고 어떻게 진화할지 예측하기 어렵다”며 “덴마크에서 최근 D614G 코드를 가진 밍크의 코로나19 바이러스가 발견됐듯이 새로운 변이들이 계속될 것”이라고 말했다. ※참고자료 https://www.unc.edu/posts/2020/11/12/common-sars-cov-2-mutation ... ...
