항상 과학 뉴스를 접하거나 연구 결과를 보면 방대한 양의 데이터가 과학의 정확성을 높이는 핵심 요소로 등장한다. 최근에는 인공지능과 빅데이터 기술의 발전으로 과학은 점점 더 많은 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 있다. 그렇다면 데이터가 많아질수록 과학은 정말 더 정확해질까? 이를 이해하기 위해 먼저 과학에서 데이터가 어떤 역할을 하는지 살펴볼 필요가 있다. 과학에서 데이터란 관찰과 실험을 통해 얻은 결과로, 가설을 검증하는 근거가 된다. 하나의 실험 결과보다 여러 번 반복된 실험에서 얻은 데이터가 더 신뢰받는 이유도 여기에 있다. 데이터의 양이 많아질수록 우연에 의한 오차는 줄어들고, 일정한 경향성과 패턴을 발견하기 쉬워진다.그러나 데이터가 많다고 해서 항상 정확한 결론에 도달하는 것은 아니다. 측정 방법 자체에 오류가 있거나 실험 조건이 잘못 설정된 경우, 잘못된 데이터가 반복적으로 쌓일 수 있다. 이 경우 데이터의 양은 늘어나지만 결론은 오히려 왜곡될 가능성이 커진다. 또한 데이터를 해석하는 과정에서 연구자의 가설이나 관점이 개입되면, 같은 데이터라도 서로 다른 해석이 나올 수 있다.이러한 점에서 데이터는 과학의 도구이지 정답 그 자체는 아니다. 데이터
항상 과학 교과서를 보거나 과학을 배우면 화학 반응은 정확한 반응식과 일정한 결과를 보여준다. 하지만 막상 실험을 하거나 일상 속 화학 반응은 이론과는 다른 결과를 내는 경우가 많다. 그렇다면 현실에서 완벽한 화학반응은 존재할까?그렇다면 우선 이상적인 화학반응이란 무엇인지 알아보아야 한다. 이상적인 화학반응의 조건 첫번째는 반응물이 모두 생성물로 전환되어야 한다. 두번째 조건은 불순물이 없어야 한다. 예를들어 이상적인 중화반응은 생성용액이 정확하게 중성이 되어야하고 그 과정에서 불순물은 들어갈 수 없다. 하지만 이런 완벽한 반응은 현실에서 재현되기는 어려움이 있다. 왜냐하면 화학반응은 조건에 매우 민감함으로 외부환경에 영향을 많이 받는다. 또 정밀한 도구가 필요하다. 하지만 현실에서는 정밀한 도구를 구할 수 없기때문에 화학반응에 한계가 생길 수 밖에 없다. 그래서 현실에서 중화반응을 실행하면 산과 염기의 농도를 정확히 맞추기 어렵고 용액을 섞는과정에서 반응이 균일하게 일어나지 않아 pH가 정확히 7이 되지 않는다. 그렇다면 이런 의문이 들 수도 있다. 화학은 부정확한 학문인가? 하지만 화학발전은 오히려 불완전함이 시발점이 되는 경우도 있다. 또한 오차 분석을
항상 과학 뉴스를 접하거나 연구 결과를 보면 방대한 양의 데이터가 과학의 정확성을 높이는 핵심 요소로 등장한다. 최근에는 인공지능과 빅데이터 기술의 발전으로 과학은 점점 더 많은 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 있다. 그렇다면 데이터가 많아질수록 과학은 정말 더 정확해질까? 이를 이해하기 위해 먼저 과학에서 데이터가 어떤 역할을 하는지 살펴볼 필요가 있다. 과학에서 데이터란 관찰과 실험을 통해 얻은 결과로, 가설을 검증하는 근거가 된다. 하나의 실험 결과보다 여러 번 반복된 실험에서 얻은 데이터가 더 신뢰받는 이유도 여기에 있다. 데이터의 양이 많아질수록 우연에 의한 오차는 줄어들고, 일정한 경향성과 패턴을 발견하기 쉬워진다.그러나 데이터가 많다고 해서 항상 정확한 결론에 도달하는 것은 아니다. 측정 방법 자체에 오류가 있거나 실험 조건이 잘못 설정된 경우, 잘못된 데이터가 반복적으로 쌓일 수 있다. 이 경우 데이터의 양은 늘어나지만 결론은 오히려 왜곡될 가능성이 커진다. 또한 데이터를 해석하는 과정에서 연구자의 가설이나 관점이 개입되면, 같은 데이터라도 서로 다른 해석이 나올 수 있다.이러한 점에서 데이터는 과학의 도구이지 정답 그 자체는 아니다. 데이터
우리는 이미 일상생활 곳곳에서 인공지능(AI)을 접하고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기, 온라인 플랫폼 등 주변을 둘러보면 AI가 활용되지 않는 영역을 찾기 어려울 정도다. 이제는 ‘AI 시대’라고 불러도 과언이 아니다. AI는 Artificial Intelligence의 약자로, 인간처럼 사고·학습·판단하는 방식을 모방한 고급 컴퓨터 프로그램을 의미한다. AI는 독립적으로 사용되기보다는 다양한 분야와 결합해 활용되는 경우가 많으며, 그중 생명과학 분야와의 융합은 의료 혁신을 이끌고 있다. 대표적인 사례로 딥마인드(DeepMind)의 알파폴드(AlphaFold)가 있다. 이는 단백질 구조를 예측하는 데 획기적인 발전을 가져오며 신약 개발 속도를 크게 앞당기고 있다. 또한, 일루미나(Illumina)와 같은 기업은 AI를 활용해 DNA 서열을 분석하고 질병 발병 위험을 예측하는 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. AI는 방대한 유전체 데이터를 빠르고 정확하게 처리함으로써 연구 효율을 높인다. 의료 영상 진단 분야에서도 AI의 활용은 두드러진다. 구글 헬스(Google Health)의 AI 시스템은 CT, MRI, X-ray 영상을 분석해 암, 폐렴, 심장 질
배송 중 물러터지는 것을 방지하기 위해 바나나는 초록색인 상태로 수확되고 수입되는 과정에서 우리가 익히 아는 노란색으로 변한다. 변하는 과정에서 에틸렌 가스가 방출되는데, 탄소와 수소로 이루어져 있다. 에틸렌 가스는 바나나의 효소인 ‘아밀라아제’의 활성을 증가시켜 녹말을 설탕으로 변화시킨다. 그래서 에틸렌 가스가 아직 다 익지 않은 바나나의 당도를 빠르게 올려주는 역할을 한다. 또한 ‘펙티나제’라는 효소의 활성을 증가시켜 바나나 안에 들어 있는 펙틴을 분해한다. 에틸렌 가스가 펙틴을 분해시키면, 바나나가 익으면서 바나나 특유의 부드러운 식감이 만들어지는 것이다. 그래서 만약 바나나와 사과나 키위 같은 다른 과일이 함께 있다면 에틸렌 가스의 영향을 받아 빨리 익게 된다. 그렇다면 바나나에 생기는 검은 점도 에틸렌 가스의 영향을 받는다고 할 수 있을까? 물론 주된 원인이 에틸렌 가스라고 할 순 없겠지만, 세포벽을 분해시키면서 숙성을 촉진 시켜 검은 점으로 변화시킬 수 있다. 숙성을 늦추는 방법으로는 바나나를 낱개로 분리하여 바나나의 꼭지 부분에 랩이나 은박지를 감싸거나 옷걸이 또는 끈을 이용하여 바나나를 지면에 띄어서 접촉 면접을 줄여 무르는 것을 방지하는 방법
바이오산업이란? 바이오 기술을 바탕으로 생물체의 기능과 정보를 활용하여 제품 및 서비스를 생산하는 산업이다. 전세계적으로 환경오염과 기후변화가 심화되면서 ‘바이오산업’이 주목받고 있다. 바이오 기술을 기반으로 생물체의 기능과 정보를 활용해 제품과 서비스를 생산하는 바이오산업은 다양한 분야로 확장 중이며, 그중 특히 플라스틱 폐기물 문제를 해결할 수 있는 대안으로서 생분해성 바이오 플라스틱이 각광받고 있다. 생분해성 바이오 플라스틱이란 기존의 석유 기반 플라스틱과 달리, 옥수수·해조류·사탕수수 등 식물성 원료에서 유래한 플라스틱으로, 기존 플라스틱이 분해되는 데 수백 년이 소요되는 반면, 생분해성 바이오 플라스틱은 몇 개월에서 수년 내에 분해되어 생태계를 보호하는 데 기여하며 환경오염을 현저히 줄일 수 있다는 평가를 받고 있다. 현재 생분해성 바이오 플라스틱은 식품 포장재, 멀칭 필름, 일회용 용기 등 다양한 분야에서 이용되며 기존 플라스틱을 대체할 유력한 후보로 떠오르고 있다. 하지만 이러한 생분해성 바이오 플라스틱이 완벽한 해결 방안이 되기 위해서는 높은 비용이나 특정 환경에서만 분해되는 특성과 같은 문제를 해결해야 한다. 이를 위해 연구진들과 기업들은 연
(36955) 경상북도 문경시 여고길 40ㅣTEL : 054-553-2564 FAX : 054-555-9267 / 행정실 : 054-553-2565
Copyright ⓒ 2017 NEWS.MUNGYEONG. All Rights Reserved.
UPDATE: 2026년 01월 06일 08시 16분
