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과학탐구실험 자기적 성질을 이용한 신소재, 초전도체2025.01.141. 초전도 현상의 발견 1911년 네덜란드의 과학자 헤이커 카메를링 오너스가 액체 헬륨을 이용한 극저온 실험 중 수은의 전기저항이 갑자기 사라지는 현상을 발견했다. 이후 많은 다른 금속에서도 초전도 현상이 관찰되었다. 2. 초전도 현상의 원리 1957년 미국 일리노이 대학의 바딘, 쿠퍼, 슈리퍼가 제안한 BCS 이론에 따르면, 금속 내 전자들이 전기적 반발력을 이겨내며 쿠퍼쌍을 형성하면 초전도 현상이 나타난다. 쿠퍼쌍은 하나의 입자처럼 움직이며 장애물을 만나도 방향성을 유지하여 전기저항이 사라지는 효과를 얻을 수 있다. 3. 초전...2025.01.14
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비금속 질화물 h-BN, g-C3N4, Si3N4, SiON, P3N5의 합성 및 특성 분석2025.01.021. hexagonal boron nitride (h-BN) h-BN은 고온, 고압에서 borazine, boron oxide, boric acid 등의 precursor를 사용하여 합성할 수 있다. 합성된 h-BN은 graphite와 유사한 층상 구조를 가지며, XRD, SSNMR 등의 분석을 통해 결정성과 구조를 확인할 수 있다. 2. graphitic carbon nitride (g-C3N4) g-C3N4는 cyanamide, 2-cyanoguanidine, melamine 등의 precursor를 열처리하여 합성할 수 있다....2025.01.02
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A+ 탄소섬유 강화플라스틱2025.05.021. 탄소섬유 강화플라스틱(CFRP) 탄소섬유 강화플라스틱(Carbon Fiber Reinforced Plastic, CFRP)은 강도와 경량화 등의 우수한 물성으로 인해 다양한 산업에서 활용되고 있는 고성능 복합재료입니다. CFRP의 기술적인 시작은 1950년대 후반, 미국의 민·군용 항공기 제조사들이 군용항공기를 제작할 때 사용하는 고성능 복합재료로 개발한 것에서부터 시작합니다. 이후 1960년대에는 CFRP가 경량화와 고강도의 특성으로 인해 우주 탐사용 로켓, 항공기의 부재 등에 사용되기 시작했습니다. 2. 탄소섬유의 물성과 ...2025.05.02
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인공지능의 발전과 현재 사용된 응용 분야2025.05.111. 인공지능의 정의 인공지능이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술로서 지능형 로봇기술, 생명과학기술과 함께 제3의 산업혁명을 주도할 것으로 예상되고 있다. 2. 인공지능의 역사 19세기 중반 영국의 수학자 존 매카시가 처음 인공지능이라는 용어를 사용했고, 1950년대 미국 다트머스 대학의 연구팀이 '다트머스 회의'에서 인간 지능을 모방한 컴퓨터 프로그램을 개발하기 위한 목표를 세웠다. 이후 1970년대에는 IBM의 딥블루가 체스 세계 챔피언 게리 카스파로프를 꺾으면서 ...2025.05.11
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심리학의 다양한 관점과 미래2025.05.051. 심리학의 정의와 연구 분야 심리학은 인간의 마음과 행동을 과학적으로 연구하는 학문이다. 심리학은 인간의 인지, 기억, 학습, 동기, 감정, 성격, 사회적 행동 등 다양한 주제를 포함하며, 실험, 조사, 관찰, 사례 연구 등의 방법을 사용한다. 심리학 연구 결과는 교육, 의료, 직장, 사회 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 2. 심리학의 다양한 관점 심리학에는 생물학적 관점, 행동적 관점, 인지적 관점, 진화론적 관점, 인문학적 관점, 심리역동적 관점 등 다양한 접근법이 있다. 각 관점은 인간 행동을 이해하기 위한 고유한 가정...2025.05.05
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후생유전학의 원리와 이해2025.01.151. 후생 유전학의 정의와 중요성 후생 유전학(Epigenetics)은 유전자 염기서열의 변화 없이 유전자 발현을 조절하는 다양한 메커니즘을 연구하는 학문 분야로, 최근 생명과학 및 의학 분야에서 그 중요성이 점차 부각되고 있다. 전통적인 유전학은 유전자 염기서열 자체가 생물의 형질과 질병의 원인을 결정한다고 보았으나, 후생 유전학은 유전자 발현이 환경적 요인, 생활 습관, 영양 상태 등의 외부 요인에 의해 크게 영향을 받을 수 있음을 밝히며 유전 정보와 환경의 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하고 있다. 2. 후생 유전학의 주요...2025.01.15
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현재 생성 모델 (generative model) 의 발전 현황2025.01.181. 생성 모델의 개요 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 주로 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 데이터의 새로운 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 복잡한 구조를 학습하고, 그로부터 창의적이거나 유용한 결과물을 만들어냅니다. 2. 주요 생성 모델 GAN, VAE, Autoregressive Models, Diffusion Models 등 다양한 생성 모델이 개발되었으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이들 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 ...2025.01.18
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고전적 조건형성의 특징과 인간관, 그리고 응용방법2025.05.071. 고전적 조건형성 고전적 조건형성(Classical Conditioning)은 동물 행동학에서 중요한 이론 중 하나로, 반복된 자극과 반응 사이의 연결을 통해 학습이 이루어지는 것을 말합니다. 이론은 윌리엄 제임스, 이반 파블로프, 존 왓슨 등에 의해 개발되었으며, 인간 행동과 학습에서도 중요한 역할을 합니다. 2. 고전적 조건형성의 특징 고전적 조건형성의 특징은 다음과 같습니다. 무조건 자극과 조건 자극 사이의 연결, 무조건 자극과 조건 자극 간 연결의 시간적 근접성, 조건 자극과 연결된 반응의 특성 등입니다. 3. 고전적 조...2025.05.07
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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생성형 인공지능에 대한 이해와 활용2025.01.201. 생성형 인공지능의 개념과 발전 생성형 인공지능은 인간이 만들어내는 창의적인 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 딥러닝 기술의 발달과 함께 2010년대 중반부터 급격히 발전하고 있습니다. 생성형 인공지능은 주로 AI 연구자, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자들에 의해 개발되고 있으며, 전 세계 주요 대학, 연구소, 기술 기업에서 활발히 연구되고 있습니다. 2. 생성형 인공지능의 응용분야 생성형 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 ...2025.01.20
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