리서치 하이라이트
딥러닝 기술을 이용한 엘니뇨 남방진동(ENSO) 예측
Nature 573, 7775
엘니뇨 남방진동(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)의 변동성은 다양한 지역 기후 극한 변동 및 생태계에 대한 영향이 있지만, ENSO를 최소 1년 전에 예측하는 것은 여전히 매우 어려운 상황이다. Yoo-Geun Ham과 공동연구원들은 딥러닝 기술을 이용한 통계적 예측 모델을 이용하여 1년에서 1.5년 전에 ENSO를 예측할 수 있는 효과적인 모델을 개발한 연구 결과를 발표하였다.
2019년9월26일 자의 네이처 하이라이트
실리콘 반도체 기술에 대한 그래핀 및 2차원 재료 활용
유니버셜한 불활성화 전자 공여자 역할을 하는 다가 음이온
표지 기사: 암의 뇌 전이를 촉진하는 NMDAR 신호전달을 가능하게 하는 암세포 시냅스 인접성
인간 T세포 수용체-CD3 복합체 구조 분석
초고압 환경에서 수소의 다양한 구조 변화 확인
딥러닝 기술을 이용한 엘니뇨 남방진동(ENSO) 예측
강의 경도 프로파일에 영향을 주는 기후 건조성
새로운 화석 샘플 분석을 통해서 확인된 원시 협각류의 특이 구조
NLRP3 인플라마솜 조절을 통한 세포 스트레스의 체크포인터 조절인자 역할을 하는 DDX3X