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딥페이크 등 생성형AI에 목줄 거는 AI
과학동아
l
2024.05.11
내 총 387건의 딥페이크 관련 선거법 위반행위가 발생했습니다. 이미 딥페이크가 퍼진
뒤
에 제재한다면 늦습니다. 딥페이크를 애초에 악용하지 못하도록 막는 방법은 없을까요. 딥페이크 탐지를 연구하는 우사이먼성일 성균관대 데이터사이언스 융합학과 교수를 3월 7일 화상 인터뷰를 통해 ... ...
[주말N수학] 걷다가 새똥 맞을 확률은
수학동아
l
2024.05.11
않게 하면서 오물을 처리하는 데에 쓰는 휴지의 총량을 최소화한다는 목표를 세운
뒤
1번 닦을 때 오물이 가장 많이 묻어나오는 휴지의 형태를 찾고자 했다. 그리고 면적이 넓을수록 많이 주름질수록 오물이 잘 닦인다고 보고 각 휴지의 상태에 따라 면적과 주름의 정도, 휴지 뭉치의 강도가 어떻게 ... ...
[박진영의 사회심리학] 죽음의 공포가 낯선 것 배척하게 만든다
2024.05.11
하지만 죽음과는 상관없는 이빨이 아팠던 경험 같은 것을 생각하도록 했다. 그런
뒤
사람들에게 다른 문화권의 사람들이 가족들과 즐거운 시간을 보내는 이미지나 어렸을 때의 즐거운 경험에 대해 서술(예를 들어 어렸을 때 가족들과 바닷가에 놀러 갔던 경험), 또 누구나 한 번쯤은 겪어 봤을 법한 ... ...
아동청소년의 틱톡·인스타 과도한 사용이 우려되는 이유
2024.05.11
예쁜 부분을 더 돋보일 수 있게 포토샵을 하고 싶어지기도 합니다. 게시글을 올린
뒤
에도 신경 쓰이는 일은 끝나지 않습니다. 친구들의 반응이 궁금하니까요. 내가 올린 게시글에 '좋아요'가 잘 달리지 않거나 악성 댓글이 달리면 기분이 상할 거예요. 이렇듯 미디어 속 보여지는 나에 과도하게 ... ...
영화 '혹성탈출' 유인원 실제 능력은…학습하고 상처도 치료하고
동아사이언스
l
2024.05.10
이웃 수컷과 싸우다가 얼굴에 상처를 입는 장면을 목격했다. 라쿠스는 상처를 입고 3일
뒤
아카르 쿠닝(학명 Fibraurea tinctoria)이라는 덩굴식물 잎을 뜯어 씹은 다음 그 즙을 7분 동안 얼굴 상처 부위에 바르는 작업을 반복했다. 씹은 잎을 상처 위로 완전히 덮기도 했다. 라쿠스가 사용한 식물은 ... ...
[人투더스페이스]⑦ "우주기업 도전 여건 충분…실패 용인 프로그램도 필요"
동아사이언스
l
2024.05.10
텐데, 아무것도 얻지 못한 채 돌아가야 했기 때문이다. 그만큼 이듬해 3월 발사 성공한
뒤
에는 이루 말할 수 없을 정도로 좋았다.” Q. 창업 당시 에코시스템이 갖춰졌다고 했지만 남들이 보기엔 무모한 도전으로 여겨지지 않았을까. “혼자서 창업했다. 기업 셋업도 혼자 하고 홀로 사무실에 앉아 ... ...
인삼·마늘 기능성 성분, 온라인으로 식품 분석 의뢰 가능
동아사이언스
l
2024.05.09
미생물 등 다양한 식품 성분 분석 의뢰를 온라인으로 받아 검사한
뒤
성적서를 전달하는 서비스를 약 2년째 진행 중이라고 9일 밝혔다. 2022년 7월 1일 시작된 식품연 ‘분석지원 온라인 서비스’는 지난해만 445건(총 시료 수 1384건)의 분석이 시행됐다. 의뢰자인 식품업체는 이 서비스 이용 시 ... ...
[육아하는 아빠 과학자]② "육아휴직 1년이 복귀 후 연구의 동력"
동아사이언스
l
2024.05.09
고 말했다. 그도 휴직 기간 동안 일 생각을 아예 내려놓지는 않았다. 자녀를 재우고 난
뒤
휴대전화, 컴퓨터로 일에 관한 기사를 찾아보고 지속적으로 동료들과 일 이야기를 하며 일에 대한 감을 잃지 않으려 노력했다. "복직 전날, 일을 다시 시작한다는 마음에 설레서 잠을 못잤어요. 심장이 ... ...
사망한 불임 연구자의 연구, 암 면역치료 한계 극복 '실마리'
동아사이언스
l
2024.05.08
못했다. 슬링러프 교수는 허 교수의 연구를 이어갔다. SAS1B 단백질을 유전자증폭(PCR)한
뒤
그 특성을 확인하기 위해 면역형광법(IIF)을 실시했다. 단백질에 형광 마커를 붙이고 정상세포와 암세포의 표면에서 어떻게 결합하는지 관찰했다. 분석 결과 SAS1B 단백질은 고형암 세포 ... ...
'응급실 뺑뺑이' 해결에 도움 줄까…AI가 '환자 우선순위' 정한다
동아사이언스
l
2024.05.08
환자와 손목이 다친 환자처럼 덜 위급한 환자를 2명씩 짝지어 1만개의 샘플을 만든
뒤
AI 성능을 테스트했다. 그 결과 AI는 89%의 정확도로 위급한 환자를 찾아낼 수 있었다. 500개 샘플을 대상으로 AI와 의사의 능력을 비교한 결과에서는 AI는 88%, 의사는 86%의 정확도를 보였다. 연구팀은 병원의 환자 ... ...
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