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"특성"(으)로 총 5,544건 검색되었습니다.
- 화재 위험 낮은 전고체전지 상용화 '한걸음…고체전해질 최적 혼합법 찾아동아사이언스 2024.07.29
- 통해 전고체전지의 ‘활물질 이용률(이론 용량 대비 실제 구동 용량)’과 ‘율특성(저전류 충·방전 대비 고속 충·방전)’을 향상시킬 수 있는 다수의 데이터를 확보했다. 그리고 그 결과를 시제품까지 적용해 전고체전지의 성능 향상을 확인했다. 연구를 이끈 하윤철 책임연구원은 “전고체전지 ... ...
- 차세대 세라믹전지 새 합성법 개발…"그린수소 생산에 한걸음"동아사이언스 2024.07.28
- 또한 이 전해질을 실제 프로톤 세라믹 전지에 적용했을 때 우수한 프로톤 전달 특성이 발현돼 600도에서 기존 대비 약 2배 향상된 출력밀도를 달성했다. 연구팀은 "공정 시간을 단축하고 열적 안정성 및 세라믹 전해질의 성능 향상을 동시에 달성할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다. 후속 ... ...
- 자연은 사실 왼손잡이다? 왼손잡이 아미노산의 비밀을 찾아서과학동아 2024.07.27
- 아미노산이 단백질을 형성하는 과정에서도 왼손잡이 아미노산과 오른손잡이 아미노산의 특성이 다르게 나타났다고 설명합니다. 이 차이를 살펴보기 위해 왼손잡이 아미노산과 오른손잡이 아미노산을 섞은 다음 아미노산들이 서로 연결돼 폴리펩타이드를 형성하는 과정을 관찰했습니다. ... ...
- 분자로 원자 수준 자기장 측정하는 양자 센서 개발동아사이언스 2024.07.25
- “물질을 시각화하는 기존 기술은 거대하고 부피가 큰 탐침을 사용하여 작은 원자의 특성을 분석하려고 했다”고 말했다. 공동 교신저자인 배유정 스위스 연방 재료과학기술 연구소 그룹리더는 “물질을 관찰하고 연구하기 위한 도구의 혁명은 축적된 기초과학에서 비롯된다”며 “‘바닥에는 ... ...
- 목성보다 6배 큰 외계행성 발견동아사이언스 2024.07.25
- 이상으로 추정됐다. 연구팀은 "이 외계행성의 특징은 이전 연구에서 예측된 기존 행성 특성과 매우 달라 새로운 행성으로 분류했다"며 "이 행성이 이 항성계에서는 유일한 거대 행성으로 보인다"고 말했다. 연구를 이끈 매튜스 박사는 "이전 연구에서 이 슈퍼목성의 존재는 밝혀냈지만 질량을 ... ...
- 음악을 기억하는 능력은 나이와 '무관'동아사이언스 2024.07.25
- 익숙하지 않은 곡의 멜로디를 인식하는 데는 자신감이 떨어지는 모습을 보였지만 이러한 특성은 연령과 무관하게 나타났다. 멜로디를 정확하게 인식하지 못하는 비율 또한 연령과 관련이 없는 것으로 분석됐다. 전문가들은 음악에 대한 기억이 노화에 영향을 받지 않는 이유에 대해 음악을 듣는 ... ...
- [동물do감] "같이 가자, 따라와"…침팬지, 인간처럼 ‘속사포’ 대화동아사이언스 2024.07.25
- 보았다. 연구팀은 “빠른 대화 속도가 가진 이점이 있어 유인원 사이에 이 같은 진화적 특성이 전해진 것으로 보인다”며 “돌고래, 박쥐, 하이에나 등 다른 종에서도 나타나는 특징일 수 있다”고 설명했다. doi.org/10.1016/j.cub.2024.06.00 ... ...
- 한여름 냉방 에너지 절감할 오색빛깔 복사냉각 소재동아사이언스 2024.07.25
- 기존 광결정과 달리 선명한 색상을 구현했다. 연구팀은 개발한 소재 위층에는 복사냉각 특성이 있는 투명 고분자 필름(PDMS)을, 아래층에는 가시광선 반사 성능이 좋은 은을 코팅하고 한낮에 냉각 효과를 테스트했다. 그 결과 같은 색상의 페인트보다 최대 30.8℃, 주변 공기보다는 3.1℃ 온도가 낮았다. ... ...
- 글로벌리더연구·선도연구센터 선정…10년간 4069억원 지원 동아사이언스 2024.07.25
- 고려대 교수가 선정됐다. 의약학의 경우 ‘자가면역성 관절염에서 키메라 림프구의 특성과 기능연구’의 김완욱 가톨릭대 교수가 선정됐다. 공학 분야는 ‘태양에너지 및 폐열 활용을 위한 고발전량 근접장 열광전변환 모듈’의 이봉재 KAIST 교수, ‘인체공학적 전자소자용한계극복형 차세대 ... ...
- AI가 만든 데이터로 학습한 AI, '붕괴' 위험동아사이언스 2024.07.25
- AI 모델이 데이터 집합의 일부만 학습할 수 있다"며 "그 과정에서 원본 데이터의 기본적인 특성이 사라지며 퇴행적 과정을 겪는 것"이라고 설명했다. 연구팀은 이런 붕괴 현상이 "이전 세대가 만든 학습 데이터 세트를 사용한 AI 모델이 피할 수 없는 결과"라며 "AI 모델을 학습시킬 때 AI가 생성한 ... ...
