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오느레 트레킹은~
요즘에 좀 소홀한 것 같아서 몇달만에 찾아가는 개안마루쟝~전곡 시내에서 콩나물구빱 사먹고 출발했서오시내 나오자마자 멀리 적성 감악산이 보임부처고개 쪽으로 진행할 예정인 관계로 군부대가 많은 길쪽으로 지나가오주상절리가 잘보이는 길인데수웅부처고개 넘긔사실 이쪽 길이 볼게 없음 걍 국도 타고 군남까지 가야댊더럽게 더웠던 여름을 생각하면 훨씬 나아진 기온매우 야스하다군남 도착하기 얼마 안남을때쯤에 카페가 하나 있긴한데사장니뮤가 바로 옆에 텃밭 관리하고 계시길래 걍 지나가쓺 괜히 커찮으실꺼 같았워오군남면 진입시골깡촌이라 뭐가 1도 없는 곳이긴함군남반점 육개장은 매우 맛있으니 꼭 먹어보라규커여운 댕댕이 벽화군남에서 밥사먹기는 애매한 시간이어서 그냥 세모카페에서 아아나 하나 빨아쥼저 인형은 지뢰녀 코스프레에서 많이 봤어오세모카페는 군남 올때마다 들르는듯평화누리길 코스로 해서 다리 건너 갈까 하다가 돌아갈때 그쪽으로 갈꺼 같아서 그냥 국도쪽 길로 향해쓺애초에 처음 개안마루 갔을때 이쪽 길로 갔었어서 이게 더 익숙핢개안마루 코앞에 있는 두루미테마파크 코앞에 도착하면 이런 이쁜 집이 있워오나이 먹으면 저런 집에서 살고 싶어오군남댐관리소 쪽으로 진입할까 바로 진입할까 고민하다가 바로 진입했워오이쪽 길이 빙빙 돌아가기는 하는데 훨씬 편함다 젛은데 웬 MTB 동호회 아저씨아줌마들이 한 열에 세 자전거씩 미친듯이 길막하면서 내려오고 자기들끼리 넘어지고 난리도 아니어서 갭빡쳤음아직도 초록초록함도대체 언제 갈색이 될꺼니가다보면 멀리 댑싸리공원이 있는 연천 중면이 조망되는거시야요어차피 정상 가면 잘 보이기 땜에 중간에 멈출 피료는 엄슴이 길에 보이는 오른쪽 길이 옥계에서 바로 올라오는 길인데수웅그대로 쭉 진행하면 신탄리로 가고 왼쪽으로 빠지면 개안마루 여울길인 거시야요여울길이야말로 개안마루의 GOAT이니 무적권 가야핢여-울길현장에서 보면 매우 이쁜길임눈오면 더더욱바로 그리팅맨으로 향하는 길로 향했는데 멀리 개안마루 전망대쪽 가는 길에 다른 파티가 보임저쪽길이 힘들진 않은데 더 긴거시야요여름되면 수위 오른다고 맨날 방송 때리는 군남댐쟝조금만 오르면 그리팅맨이 코앞에 보이기 시자캄딱 이 길만 오르면 그리팅맨인거시야요근데 여기가 제일 빡셈올때마다 찍는 나뎅이 구도정상에서 보이는 군남댐쟝 여기서 보는게 제일 이쁨이번에 처음으로 투입해본 히트밀솔직히 맛은 있었는데 로켓 되는게 이거밖에 없어서 시켜본 마라샹궈맛이 넘 매콤해쓺...트레킹 하다가 발열식 먹을 정도면 보통 배가 비어있는 상탠데 여윾시 이거 먹으니까 속이 좀 쓰려씀급식 시절엔 이런거 먹어도 속 안쓰렸는뎅그래도 맛 자체는 매우 훌륭한편정상에서 보이는 연천 중면과 댑싸리공원쟝댑싸리도 지금이 딱 이쁠때니 들를 사람은 몇주안에 꼭 들르세오근데 저긴 들어가면 ㄹㅇ 군부대랑 댑싸리공원밖에 없어서 할게 엄슴빠꾸치는 길에 최근에 새로생긴 전망대를 가보도록 해오원형으로 만들어진 전망대인데 2년 전만 해도 없었다가 작년부터인가 공사하고 올해 여름까지도 제대로 개방 안되더니 이번에 공사 완공댔나벎개꿀띠이게 딱 전망대에서 찍은 개안마루 임진강쟝과 여울길쟝근데 이거 찍다가 주딱이랑 덕통사고 당함아랫층에 웬 두사람이 있었는데 한명이 뭔 멀티캠 배낭을 메고 있길래 오늘도 밀딱이 트레킹을 하는구나 생각했더니댓글 단거 보니까 주딱이어쓺인지한 순간 어떻게든 잡히지 않기 위해 달리기 시자캄원래 평화누리길 코스로 내려가려고 했는데 감제고지인 산능선 전망대를 선점하기 위해서 옥계 방향으로 쥰내 달림이쪽 방향으로 가면 상대가 정방향으로 가든 역방향으로 가든 능선만 선점하면 이득을 볼 수 있서오도주현장산능선 전망대는 최상위 능선+눈에 잘 띄는 관계로 산능선 전망대 바로 아래에 있는 8부능선 고갯길에서 눈에 안띄게 풀밭에 엎드려서 주딱 오는걸 기다림와따시가 반대 방향으로 갔을 거라고 생각하고 반대방향을 찍는 것 같았서오재의 귀인도 빛바랜 자도 감탄할 깔끔한 뒤잡이거 찍고 냅다 다시 도주했서오 주딱의 피지컬을 생각하면 언제든 붙잡힐 수 있다고 생각했기 때무네가는 길에 평소에는 못보던 유해조수 잡는 함정 철망이 있어씀매우 의미심장하다그래도 열씨미 탈출해서 군남댐 관리하는 곳 앞에 닭키우는 곳까지 와씀탈출 성공두루미테마파크와 군남댐쟝평소엔 꼭 한번씩 들러서 구경해줬지만 오늘은 그럴 여유가 없다구혹시나 모를 추가 덕통사고를 막기 위해 평화누리길을 이탈해서 진입했던 국도 콩줌카페쪽으로 이동했서오댕댕이쉒 커여움깔끔하게 55-2 버스로 도-주MARCH...주요코스총 이동거리전투에서 현지인들을 왜 잘 포섭해야 하는지 잘 알 수 있는 트레킹이었서오이쪽 루트의 모든 길을 알고 있어서 절대 뒤를 잡히지 않을 수 이쓺파주연천철원에서는 내가 최강이야
작성자 : 마늘도살자고정닉
노벨화학상 근황
- 관련게시물 : 속보)한국인 한강 노벨상 문학상 수상- 관련게시물 : 노벨상 AI가 받았다...초유의 사태 연이어 발생광주출신 여성박사 1저자- 안타깝게 노벨화학상 놓친 한국인백인경 서울대 교수... 알파고 AI를 이용해 인간이 수천년간 연구해야 알아낼 수 있는 단백질 구조를 밝힌 인물. 공동 수상이 3명까지 수상이 가능했는데 알파고 ceo와 개발자, 연구팀 수석연구원이 수상함 수석연구원 다음이라 순위에서 밀림 존나 아깝다 진짜... - dc official App- 노벨화학상 한국인이 제일 불쌍함 ㅅㅂㅋㅋㅋㅋ공동저자 셋까지만 수상이라 밀림ㅋㅋㅋㅋ이 분은 심지어 뭐 정치 치트키도 안 썼고 진짜 코딩 독학으로 배워서 제1저자로 참여함ㅋㅋㅋㅋㅋ- 백민경 교수를.araboja 광주과고 출신이고 조기졸업으로 알고 있음 이분이 09학번이신데 09년에 아버지이신 백정선 전남대 수학과 교수님이 그해 교통사고로 돌아가셨다는것... 성인 되기 전에 돌아가셨다는 것 아무튼 이 분 학부를 보면 매우 특이한데 서울대 "화학과" 학부 석사 박사(석박통) 졸업 학부 다닐 때 화학보다 계산 화학에 더 끌려서 계산 화학을 시작하게 되고 당연하게 모델링을 연구하게 됨. 근데 생각보다 모델링이 개빡인게 분자 간 상호작용이 좆같이 복잡해서 예측하기도 어렵고 해도 실제랑 안 맞는다는 거 그래서 세부 분야를 단백질 모델링으로 정했다고 함. 그나마 단백질은 어느 정도 정형화된 패턴을 갖고 있어 다른 상호작용 예측보다 조금 더 수월한 편이기 때문에 기존에도 여러 예측 모델들이 나왔었다. 이러한 예측 모델가지고 2년마다 경쟁하는 단백체 구조 예측 대회(CASP)가 있는데 기존에도 정확도가 30~40% 정도로 단백질 구조가 예측이 되고 있었음. 그런데 2018년 딥마인드에서 알파폴드를 공개하고 알파폴드가 무려 58%의 정확도로 우승을 해버린 거임. 이 때 딥마인드는 발표와 동시에 소스코드를 공유해 모든 연구자들이 쓸 수 있게 했다. 이거 존나 개 쩌는 뉴스였다. 2008년에 깔짝으로 뚫고 10년 동안 안 뚫리던 예측 정확도 40퍼의 벽을 머신 러닝으로 뚫어버렸으니까. 당연히 모든 연구자들은 머신러닝에 관심을 갖게 될 수 밖에 없었다. 그런 와중에 구글 딥마인드에서 2020년 새 프로젝트를 통해 코로나 바이러스를 해체분석했고 이 프로젝트로 CASP를 참여 이번에는 90% 정확도를 내버린 것 90% 정확도라는 말은 단백질의 경첩같은 움직이는 구조빼면 완벽하게 예측했다는 것과 동일한 얘기 근데 이거 프로그램으로 정확도 90%를 찍고 정작 프로그램은 공개를 안 해버린게 제일 큰 문제였다. 과학자들은 ㅆㅂ 연구해야되니까 내놓으셈 아니면 구라핑임?이러는데 딥마인드는 우리 논문쓰고 특허받고 낼 거니까 기다리셈 이러면서 공개를 미루고 있었다. 이 소식을 들은 백민경 교수는 알파폴드 1 기반으로 알파폴드 2를 개선했을 것이라 생각, 알파폴드 1을 뜯고 맛보기 시작한다. 연구 과정을 대충 설명하자면 일단 알파폴드든 기존 연구든 베이스로 깔고 가는 생각이 있다. "서열이 비슷하면 모양이 비슷하지 않을까?" 우리는 존나 많은 생물들의 DNA서열과 그 서열이 어떤 단백질을 지정하는지 10만개가 넘는 데이터들(MSA, Multi Sequence Alignment)을 알고 있다. 이제 할일은 서열이랑 구조간의 패턴을 밝히면 되는 것 이런 거랑 똑같은 거다. 알파폴드1은 그냥 대충 AI 돌려서 패턴 찾는 구조였다. 여기서 백민경교수가 구조를 새로 짜는데 자세하게 설명하려면 2시간 정도 붙잡고 설명해야되니까 대충 설명하면 한번 타는 보일러를 세번 타는 보일러로 만든 거다. 이 구조를 통해 88%의 정확도 (대충 85%~100%는 단백질의 흐물거리는 부분때문에 차이가 없다고 봄)을 기록했고 21년 사이언스에 등재 , 무려 사이언스의 첫 표지를 장식하게 된다. (첫 표지는 그 잡지에 실린 모든 논문 중에서 제일 중요한 논문을 나타냄) 하루 뒤 딥마인드가 알파폴드2를 네이처에 공개하였지만 개인 연구자가 돈 처바른 기업보다 무려 하루 빠르게 공개해버린 것 두 AI가 똑같지 않은데 성능은 알파폴드2 9 AI에서 문제를 풀기 위해 필요한 연산량n을 O(n)으로 표기하는데 로제타폴드는 O(n²) 알파폴드2는 O(n³)으로 성능이 약간 딸린 대신 알파폴드에 비해서 더 적은 GPU를 요구한다는 것. 백교수의 논문이 발표되고 1달만에 이 논문의 인용수가 1k를 넘는 개쩌는 업적을 달성하게 되고 현재 3.6k의 인용수를 자랑하는 논문이 되게 된다. 그러다가 22년 33살에 서울대 생명과학부 교수로 임용된다. 왜 한국에 왔는지는 몰루 진짜 왜 옴? 이후 올해 3월에 로제타폴드올아톰 이 공개 되는데 이것도 개쩔고 지리는 연구지만 생명과학 안하면 필요없을 거 같아서 이름만 소개함
작성자 : 갸갤러고정닉
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