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"실제"(으)로 총 7,075건 검색되었습니다.
- 에볼라 때 진가 발휘한 '감염병 수리모델' 코로나19 잡는 '레이다' 될까동아사이언스 2020.05.22
- 코로나19에 노출된 환자는 사람을 통해서만 전염이 된다고 가정하고 있다. 하지만 실제 상황에서는 사람이 아닌 손잡이나 책상에 뭍어있는 바이러스를 통해 감염되기도 한다. 또 코로나19에 걸렸다가 회복한 환자나 사망자들은 영원히 면역력을 가진다고 가정한다. 하지만 코로나19에 걸린 환자의 ... ...
- 대학원생도 휴가 간다…KAIST 첫 도입동아사이언스 2020.05.20
- 한혜정 KAIST 대학원 총학생회장이 헌장에 서명했다. 총학생회는 “대학원생은 실제 연구 과제를 수행하는 ‘근로자’와 교육의 대상인 ‘학생’이라는 이중의 역할을 갖지만 두 권리 모두 충분히 누리지 못하는 이중 사각지대에 놓여있었다”며 “이로 인해 이공계 대학원 기피 현상이 ... ...
- "감염병 사태 때 국가가 할 일은…" 전 복지부 부대변인의 고백동아사이언스 2020.05.20
- 실제 위험 대신 자신이 지각한 위험을 기준으로 행동하는 성향을 보인다”며 “실제 위험과 지각하는 위험 사이 차이를 줄이는 게 무엇보다 중요하다”고 말했다. 이어 “지금도 정보를 잘 전달하고 있지만 전체적인 정보를 주고국민이 합리적인 의사결정을 내리도록 하는게 중요하다”며 “그게 ... ...
- "환자 발생땐 귀가 조치·진단검사 최우선 실시" 방역당국 '등교개학' 지침 공개동아사이언스 2020.05.19
- 온라인 수업 전환계획도 갖춘 것으로 파악하고 있다”며 “하지만 처음 경험하는 실제 상황인 만큼 일부 혼선과 대처상의 문제점이 있을 수 있다. 현장의 문제를 침착하고 신속하게 보완하도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 권 부본부장은 “코로나19 바이러스는 무증상 또는 증상 발현 전 전파 등 ... ...
- [인간·공감·AI]③ 자율주행·스마트시티, AI에서 길 찾는다동아사이언스 2020.05.19
- 학습해 대응하려면 특수한 운전상황 등 다양한 사례 데이터가 필요하지만 실제로 확보하기는 어려운데, 다양한 실증 데이터를 확보함으로써 이 문제를 해결한다는 것이다. 김 교수는 “이 과정을 거치면 진짜 ‘데이터 중심 서비스’도 태어날 수 있다”고 강조했다. 데이터 호수 개념은 ... ...
- 한인 과학자 "코로나19로 기상관측 85% 중단…재해 예측 차질"연합뉴스 2020.05.19
- 8년 금융 위기 사태 이후 처음이다. 이 박사는 이 같은 현상을 일시적인 것으로 봤다. 실제 중국에서 공장 가동을 재개하면서 탄소 배출 수치가 이전으로 돌아갔으며, 미국 트럼프 행정부의 화석연료 지원 정책 역시 코로나19로 인한 온실가스 배출 감소 효과를 반감시키고 있다고 지적했다. ... ...
- 햄스터에 마스크 씌웠더니 코로나19 전염률 뚝 떨어져…마스크 효과 확인했다동아사이언스 2020.05.19
- 실험에서 보듯 감염된 햄스터나 인간이 증상이든 무증상이든 마스크를 착용하면 실제로 다른 이들을 보호한다는 것이 매우 분명하다”며 “그것이 우리가 보여주는 가장 강력한 결과로 마스크 착용의 효과가 엄청나다는 사실을 암시한다”라고 말했다 ... ...
- 코로나19로 1만명 이상 숨진 나라만 6개국…中에서 美·EU 거쳐 러·인도·남미 '강타'동아사이언스 2020.05.17
- 검사를 받은 사람이 적고 유전자 증폭검사(PCR) 결과가 나오는 데 오랜 시간이 걸려서 실제 감염자와 사망자 수는 훨씬 많을 것으로 추정된다. 브라질 역시 코로나19 확산사태는 심상치 않다. 브라질은 세계에서 다섯 번째로 많아졌다. 사망자는 여섯 번째다. 코로나19 피해가 가장 많이 발생하는 ... ...
- 도심 장인들의 협력으로 태어난 '청계시소' …'메이드 인 청계천·을지로' 신화 계속될까동아사이언스 2020.05.16
- 있는 게 아니다“며 “이들은 주로 도시에 있다”고 말했다. 도시에 투자가 몰리며 실제 아이디어를 가진 이들 또한 도시에 있는 만큼 이를 뒷받침할 제조업도 가까운 곳에 있어야 효율적이라는 것이다. 청계천과 을지로의 도심 제조업 생태계는 인공위성을 만들 당시의 송 작가처럼 아이디어를 ... ...
- AI는 '이것' 세 가지만 봐도 안다. '그 코로나 환자'가 숨질 가능성을동아사이언스 2020.05.15
- 같은 기간 혈액을 채취한 환자 110명의 위험도를 AI가 평가하도록 했다. 이어 평가를 실제 환자의 생존과 사망 여부와 비교해 정확도를 측정했다. 그 결과 AI는 환자의 11일 내 사망 가능성에 대해 90%의 정확도로 예측했다. 긴 시일의 결과를 예측할수록 정확도가 떨어지는데 약 10일 후의 사망 ... ...
