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[연구뭐하지?] 설명력에 강점을 둔 통계적 인공지능, 그래피컬 모델 연구_박건웅 교수 | 서울대학교 “데이터사이언스&머신러닝 연구실”

데이터 분석 분야에서 그래프를 활용한 연구는 복잡한 변수 간의 관계를 시각화하고 분석하는 데 탁월한 도구입니다. 특히 방향성 비순환 그래프(DAG)는 변수들 사이의 인과관계나 기능적 연결성을 파악하는 데 중점을 둡니다. 이는 단순히 특정 타겟 변수를 예측하는 일반적인 통계 모델을 넘어, 전체 변수를 동등한 위치에서 바라보며 그들 사이의 구조적 메커니즘을 학습하는 과정입니다. 연구자는 동일한 표본 크기에서도 최적의 학습 결과를 도출할 수 있는 알고리즘을 개발하며 데이터 생성의 원리를 탐구합니다. 이러한 그래피컬 모델은 사회과학이나 의학 분야에서 실질적인 가치를 발휘합니다. 새로운 정책이 시행될 때 그 정책이 목표한 효과를 거두는지 분석할 뿐만 아니라, 예상치 못한 부작용이나 연쇄 반응을 미리 가늠해 볼 수 있는 지표가 됩니다. 신약 개발 과정에서도 약물이 질병 치료에 미치는 직접적인 효능과 더불어 간접적으로 발생할 수 있는 부작용을 예측함으로써 연구의 정밀도를 높이는 데 기여합니다. 이는 복잡하게 얽힌 현대 사회의 문제들을 체계적으로 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구의 여정은 긴 시간과 노력이 필요한 고된 작업입니다. 아무리 뛰어난 지능을 가졌더라도 난해한 문제를 해결하기 위해서는 수년의 시간이 필요하며, 이 과정에서 인내심과 체력, 그리고 끊임없는 도전 정신이 필수적입니다. 지도 교수는 학생들이 연구의 기초를 다질 수 있도록 세심하게 이끌어주는 역할을 수행하며, 학생들이 스스로 한계를 극복하고 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이러한 세밀한 지도는 학생들이 연구의 방향을 잃지 않고 나아갈 수 있는 나침반이 되어줍니다. 대학원 과정에 입문한 학생들은 단순히 기존의 논문을 이해하는 수준에 머물러서는 안 됩니다. 읽은 내용을 바탕으로 해당 연구의 한계점이 무엇인지, 어떤 부분을 개선할 수 있을지 비판적으로 사고하는 습관을 기르는 것이 중요합니다. 생소한 분야일지라도 새로운 지식을 습득하려는 의지와 그래프 이론에 대한 거부감 없는 태도는 연구 역량을 확장하는 밑거름이 됩니다. 지식을 수동적으로 수용하기보다 능동적으로 의문을 제기하고 대안을 찾는 과정이 진정한 학문적 성장의 시작입니다. 그래피컬 모델과 같은 희소성 있는 분야는 연구 커뮤니티가 넓지 않지만, 그만큼 개척할 수 있는 영역이 무궁무진하다는 장점이 있습니다. 석사 과정을 통해 연구의 기초를 경험하고 전문성을 쌓은 뒤 박사 과정으로 진학하는 경로는 자신의 적성을 확인하고 깊이 있는 학문적 성취를 이루는 합리적인 선택이 될 수 있습니다. 통계학적 사고를 바탕으로 끈기 있게 연구에 몰입하는 시간은 전문가로 성장하는 소중한 자산이 되며, 이는 곧 해당 분야의 발전을 이끄는 원동력이 됩니다.

박건웅

카오스재단연구뭐하지

수학

[강연] 어떻게 세계적인 연구를 할까? by 현택환 ㅣ기초과학연구원(IBS) x 카오스재단 기초과학 석학 강연 '새로운 발견을 위한 과학' | 2강

나노기술은 현대 과학의 한계를 극복하는 결정적인 '도우미' 역할을 수행합니다. 21세기의 핵심 기반 기술인 나노기술은 우리 일상에 이미 깊숙이 들어와 있습니다. 삼성전자의 퀀텀닷 TV는 반도체 나노입자인 양자점을 기초로 하며, 우리가 접한 mRNA 백신 역시 지질 나노입자 기술이 없었다면 불가능했을 결과물입니다. 이처럼 나노기술은 보이지 않는 작은 세계에서 시작되어 인류의 건강과 기술적 진보를 이끄는 거대한 변화를 만들어내고 있습니다. 나노입자 연구에서 가장 중요한 과제 중 하나는 입자의 크기를 균일하게 만드는 것입니다. 나노 크기에서는 입자의 크기가 작아짐에 따라 에너지 상태가 변하는 독특한 성질이 나타나기 때문입니다. 예를 들어 반도체 나노입자는 크기에 따라 방출하는 빛의 색깔이 달라지는데, 입자들이 제각각이면 선명한 색을 얻을 수 없습니다. 따라서 나노입자를 똑같은 크기로 정밀하게 합성하는 기술은 고성능 디스플레이나 정밀 의료 기기 구현을 위한 필수적인 토대가 됩니다. 과거에는 균일한 나노입자를 얻기 위해 뜨거운 용매에 반응물을 주입하는 방식을 사용했으나, 이는 대량 생산에 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 개발된 '승온법(Heat-up process)'은 상온에서부터 서서히 온도를 올려 입자를 합성하는 혁신적인 방법입니다. 이 공정은 별도의 분리 과정 없이도 균일한 입자를 대량으로 찍어낼 수 있게 해주었습니다. 이러한 연구 성과는 전 세계 실험실의 표준 레시피가 되었으며, 대한민국 나노 연구가 세계 정상급 수준으로 도약하는 계기가 되었습니다. 세계적인 연구 성과를 내기 위해서는 기존 연구의 흐름을 파악하고 아직 해결되지 않은 핵심 이슈를 찾아내는 통찰력이 필요합니다. 새로운 아이디어는 무(無)에서 창조되는 것이 아니라, 최신 논문들을 깊이 있게 읽으며 타인의 기발한 생각을 자신의 연구에 적용해보는 과정에서 탄생합니다. 또한 떠오르는 영감을 즉시 기록하는 습관은 매우 중요합니다. 찰나의 아이디어를 놓치지 않고 메모하며 고민을 거듭하는 태도가 과학적 발견의 시작점이 되기 때문입니다. 과학자의 길은 항상 탄탄대로일 수 없으며, 때로는 수년간 결과가 나오지 않는 시련의 시기를 겪기도 합니다. 하지만 대나무가 마디를 만들며 튼튼하게 자라듯, 연구에서의 실패와 고통은 과학자를 더욱 단단하게 만드는 자양분이 됩니다. 극심한 슬럼프 속에서도 포기하지 않고 도서관에서 수많은 자료를 뒤적이며 해답을 찾으려 노력했던 시간은 결국 새로운 물질을 발견하는 밑거름이 되었습니다. 시련을 극복하는 끈기야말로 위대한 발견을 향한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다. 현대 과학은 한 명의 천재가 이끄는 시대를 지나, 다양한 분야의 전문가들이 협력하는 융합의 시대로 접어들었습니다. 복잡한 난제들을 해결하기 위해서는 생물학자, 화학자, 공학자들이 서로의 지식을 나누고 부대끼며 연구해야 합니다. 따라서 연구자에게는 뛰어난 실력 못지않게 타인을 배려하고 소통하는 인성이 요구됩니다. 함께 일하는 즐거움을 알고 동료와 시너지를 낼 수 있는 태도가 뒷받침될 때, 비로소 세상을 감동시킬 수 있는 진정한 의미의 세계적인 연구가 완성됩니다. 기초과학연구원(IBS)과 같은 연구 기관들은 세계적인 수준의 연구 환경을 제공하며 대한민국 과학의 미래를 밝히고 있습니다. 지난 10년간의 집중적인 투자를 통해 우리나라는 나노입자 분야에서 명실상부한 세계 1위의 경쟁력을 확보하게 되었습니다. 앞으로도 젊은 과학자들이 실패를 두려워하지 않고 새로운 영역에 도전할 수 있는 토양이 지속적으로 마련되어야 합니다. 이러한 노력이 결실을 맺을 때, 우리 곁에서 노벨상 수상자에 버금가는 위대한 과학자들이 계속해서 배출될 것입니다.

현택환

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화학
융합

[석학인터뷰] 서인석_ 우리 시대에 '확률'이 중요한 이유 | 2021 서울대 자연과학대 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학'

확률론은 순수 수학의 한 분야이지만, 물리, 통계, 경제, 금융 등 현실 세계의 다양한 영역과 긴밀하게 연결되어 있습니다. 단순한 주사위 던지기에서 시작된 확률의 개념은 현대 사회로 접어들며 데이터가 방대해짐에 따라 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 머신러닝이나 인공지능과 같은 첨단 기술 분야에서는 과거보다 훨씬 정교하고 발전된 확률적 기법을 요구합니다. 이러한 학문적 상호작용은 수학적 이론이 실제 세계의 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 보여주며 연구자들에게 끊임없는 영감을 제공합니다. 통계 역학은 확률론 연구에 있어 매우 중요한 위치를 차지하며, 특히 기체 입자의 움직임을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 수많은 기체 입자의 개별적인 움직임을 완벽히 파악하는 것은 불가능에 가깝지만, 볼츠만 기체 수송 방정식과 같은 수학적 원리를 통해 전체적인 밀도 변화를 파악할 수 있습니다. 불확실성이 가득한 상황에서 미시적 성질에 얽매이지 않고 반드시 성립하는 보편적 원리를 찾아내는 과정은 매우 중요합니다. 이는 개별적인 불확실성이 전체를 이해하는 데 방해가 되는 현실 세계에서 우리가 복잡한 현상을 명확하게 통찰할 수 있도록 돕는 이정표가 됩니다. 수학적 역량을 기르는 데 있어 뛰어난 계산 실력과 집념은 필수적이지만, 때로는 이것이 연구자의 성장을 가로막는 양날의 검이 되기도 합니다. 계산에만 의존하다 보면 복잡한 수식 뒤에 숨겨진 원리와 구조를 깊이 있게 탐구하기보다 당장의 결과만을 쫓는 경향이 생길 수 있기 때문입니다. 진정한 수학적 성취는 단순히 문제를 빠르게 푸는 것이 아니라, 여러 정리 사이의 유기적인 관계를 자신만의 시각으로 재해석하고 이해하는 과정에서 비롯됩니다. 따라서 자신의 재능을 과신하기보다는 이를 적절히 통제하고 학문의 본질적인 구조를 파악하려는 겸손하고 깊이 있는 태도가 무엇보다 요구됩니다. 난관을 극복하기 위한 수학적 집념은 단기간에 모든 에너지를 쏟아붓는 불나방과 같은 방식이 되어서는 안 됩니다. 어려운 문제를 해결하기 위해서는 1년 이상의 장기적인 투자가 필요한 경우가 많으므로, 자신이 가진 에너지를 적재적소에 배분하여 균일하게 유지하는 능력이 필수적입니다. 연구 과정에서 마주하는 수많은 시행착오와 막막함 속에서도 지치지 않고 나아가기 위해서는 스스로의 열정을 조절할 줄 알아야 합니다. 매일같이 모든 에너지를 소진하기보다는 내일의 탐구를 위해 적절한 휴식을 취하며 장기적인 안목으로 문제와 싸워 나가는 것이 지속 가능한 연구를 가능하게 하는 핵심 비결입니다. 수학적 난관을 헤쳐 나가는 실질적인 방법 중 하나는 안 되는 길을 하나씩 지워 나가는 소거법의 과정입니다. 수많은 가능성 중에서 불가능한 방법들을 모두 찾아내고 나면 비로소 정답을 향한 유일한 길이 모습을 드러내게 됩니다. 이 과정은 상당한 시간이 소요되기에 연구자는 자신만의 규칙을 세워 정신적 소모를 방지해야 합니다. 예를 들어 특정 시간에 연구의 전원을 끄는 습관은 끝없는 몰입으로 인한 번아웃을 막고 평정심을 유지하는 데 도움을 줍니다. 이러한 절제와 체계적인 접근 방식은 불확실한 연구의 여정 속에서 길을 잃지 않고 목표에 도달하게 하는 든든한 버팀목이 되어줍니다.

서인석

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수학

[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

화학은 분자 세계의 다양성을 탐구하며 물질의 본질을 이해하는 학문입니다. 그중에서도 계산 화학 혹은 이론 화학은 컴퓨터를 활용해 물질의 성질을 규명하는 독특한 분야로 주목받고 있습니다. 특정 시스템에 국한되지 않고 방법론적인 접근을 통해 액체, 고분자, 신소재 등 광범위한 대상을 연구하는 것이 특징입니다. 이는 실험실에서 직접 물질을 다루는 전통적인 방식과는 달리, 가상의 공간에서 분자의 움직임을 정밀하게 관찰하고 예측하는 현대 화학의 핵심적인 연구 방식이라 할 수 있습니다. 연구의 핵심 도구로는 양자 화학 방법론과 분자 동역학 시뮬레이션이 주로 활용됩니다. 최근에는 인공지능 기술의 발전에 발맞추어 머신러닝을 연구에 적극적으로 도입하여 유의미한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 방법론들은 열역학, 양자역학, 통계역학이라는 탄탄한 이론적 토대 위에서 작동합니다. 복잡한 수식과 알고리즘이 진입장벽처럼 느껴질 수 있지만, 이는 분자 수준에서 일어나는 복잡한 현상을 가장 깊이 있게 들여다볼 수 있게 해주는 강력한 렌즈가 되어줍니다. 계산 화학의 가장 큰 매력은 시공간의 제약 없이 자유로운 연구가 가능하다는 점에 있습니다. 실험 과정에서 마주하게 되는 물리적인 한계나 위험 요소 없이, 연구자의 상상력을 바탕으로 다양한 가설을 검증할 수 있습니다. 실험으로는 관찰하기 어려운 찰나의 순간이나 미세한 분자 구조의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상세히 구현할 수 있다는 점은 계산 화학만이 가진 독보적인 장점입니다. 이러한 환경은 연구자에게 무한한 탐구의 기회를 제공하며 창의적인 연구를 가능하게 합니다. 연구실의 분위기는 매우 개방적이며 연구자의 자율성을 최대한 존중하는 방향으로 조성되어 있습니다. 학생들은 자신이 관심 있는 주제를 자유롭게 제안하고, 이에 대해 교수님의 전폭적인 지지와 지도를 받으며 연구를 수행합니다. 특히 최근 계산 화학 분야에 대한 사회적 관심과 수요가 높아짐에 따라 풍부한 연구 자원이 확보되어 있으며, 이는 학생들이 연구에만 몰입할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 인격적인 존중과 학문적 성장이 공존하는 공동체 속에서 연구자들은 자신의 역량을 키워나갑니다. 현재 계산 화학은 재료 과학, 생명 공학 등 다양한 첨단 산업 분야에서 각광받고 있는 유망한 분야입니다. 실험 재료비에 대한 부담이 적고 컴퓨터라는 효율적인 도구를 사용하기에 연구의 효율성이 높으며, 데이터 과학과의 접목을 통해 미래 산업 시장에서도 높은 경쟁력을 갖추고 있습니다. 분자 수준에서 물질의 본질을 이해하고자 하는 열정을 가진 이들에게 계산 화학은 자신의 꿈을 마음껏 펼칠 수 있는 기회의 장이 될 것이며, 앞으로도 미래 과학 기술의 발전을 견인할 것입니다.

정연준

카오스재단연구뭐하지

화학
생명과학

[석학인터뷰] 훌륭한 과학자가 되기 위해 필요한 것? _팀 헌트 2001년 노벨생리의학상

과학적 발견의 여정에서 운은 결코 무시할 수 없는 요소입니다. 많은 노벨상 수상자들은 자신들이 뛰어난 실력을 갖춘 것 이상으로 운이 좋았다고 고백하곤 합니다. 수많은 과학자가 연구에 매진하지만, 오직 소수만이 역사적인 발견의 순간을 마주하게 되기 때문입니다. 하지만 단순히 운에만 의존하는 것은 아닙니다. 우연히 찾아온 기회를 포착하고 그것이 지닌 진정한 가치를 알아보는 통찰력이 결합될 때 비로소 위대한 성취가 완성됩니다. 이러한 운과 통찰력의 조화는 과학의 역사에서 반복되는 중요한 주제입니다. 세포 분열 과정에서 특정 단백질이 사라졌다가 다시 나타나는 현상을 목격했을 때, 이는 단순한 실험적 오류로 치부될 수도 있었습니다. 그러나 철저하게 통제된 실험 환경 덕분에 이 현상이 세포 주기와 밀접한 관련이 있다는 확신을 가질 수 있었습니다. 당시 주변에서는 이러한 주장을 회의적으로 바라보기도 했지만, 내면의 확신을 믿고 연구를 지속하는 용기가 필요했습니다. 보이지 않는 질서를 찾아내려는 집요함이 결국 생명의 신비를 푸는 열쇠가 되었으며, 이는 과학적 탐구의 본질을 잘 보여줍니다. 성공적인 과학자의 길을 걷기 위해서는 일에 대한 열정뿐만 아니라 유쾌한 마음가짐이 필수적입니다. 연구는 때로 고되고 지루한 과정의 연속일 수 있지만, 그 안에서 즐거움을 찾는 태도가 창의성의 원천이 됩니다. 젊은 연구자들에게 강조하고 싶은 점은 이상을 높게 가지되 현실에 충실해야 한다는 것입니다. 지평선을 바라보는 넓은 시야와 땅을 딛고 묵묵히 나아가는 성실함이 조화를 이룰 때, 과학적 탐구는 비로소 지속 가능한 힘을 얻게 됩니다. 즐거움이 동반된 노력은 그 어떤 의무감보다 강력한 결과를 만들어냅니다. 현대 과학은 과거에 비해 비약적으로 발전했지만, 지나친 전문화로 인해 학문의 전체적인 흐름을 놓치기 쉬운 환경이 되었습니다. 특정 분야에만 매몰되면 자신의 연구가 뇌의 작용이나 생명의 본질과 같은 근본적인 원리에 어떻게 기여하는지 파악하기 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 교육은 매우 중요한 역할을 합니다. 교육은 우리에게 사물을 바라보는 폭넓은 시야를 제공하며, 배움 자체가 얼마나 즐거운 일인지 다시금 깨닫게 해주는 소중한 통로가 됩니다. 폭넓은 지식은 새로운 발견을 위한 든든한 토대가 되어줍니다. 위대한 과학자들의 공통점은 복잡한 현상 이면에 숨겨진 단순함을 찾아내려 노력했다는 점입니다. 자연은 겉보기에 매우 모호하고 복잡해 보이지만, 그 근간에는 명확하고 단순한 원리가 자리 잡고 있습니다. 아무리 복잡한 시스템이라도 그 안의 핵심적인 질서를 발견하는 것이 과학의 본질입니다. 비록 그 단순함을 찾아내는 과정은 험난하고 고통스러울지라도, 명확한 이해를 향한 갈망은 과학자들을 끊임없이 움직이게 만드는 가장 강력한 동력이 됩니다. 단순함 속에 깃든 진리를 찾는 여정은 과학이 선사하는 최고의 매력입니다.

Sir Tim Hunt(팀 헌트 경)

카오스재단석학인터뷰

생명과학

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (4) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ④

과학적 탐구는 단순히 정답을 찾는 과정이 아니라, 끊임없이 질문을 던지고 그에 대한 해답을 모색하는 여정입니다. 복잡한 이론이 실제 현상과 만날 때 발생하는 수많은 의문은 과학을 발전시키는 핵심 동력이 됩니다. 우리는 이러한 과정을 통해 기존의 지식을 재검토하고, 더 나은 이해를 위한 발판을 마련하게 됩니다. 학술적인 논의가 깊어질수록 우리가 마주하는 질문의 깊이 또한 깊어지며, 이는 곧 새로운 발견의 시작점이 되기도 합니다. 전문가들 사이의 토의는 개별적인 연구 결과를 하나의 거대한 지식 체계로 통합하는 역할을 수행합니다. 각자의 관점에서 바라본 데이터와 해석이 충돌하고 융합되는 과정에서, 이론의 허점은 보완되고 강점은 더욱 뚜렷해집니다. 이러한 집단 지성의 발현은 현대 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 필수적인 요소입니다. 활발한 소통은 연구의 투명성을 높이고, 결과의 신뢰성을 확보하는 데 기여하며 과학 공동체의 건강한 발전을 이끕니다. 비판적 사고는 과학적 방법론의 근간을 이룹니다. 제시된 가설이 타당한지, 실험 설계에 오류는 없었는지 면밀히 검토하는 과정은 과학의 객관성을 유지하는 방패와 같습니다. 타인의 의견을 수용하면서도 논리적 근거를 바탕으로 의구심을 제기하는 태도는 연구자에게 요구되는 가장 중요한 덕목 중 하나입니다. 이러한 엄격한 검증 과정을 거친 지식만이 비로소 인류의 공통된 자산으로 자리 잡을 수 있으며, 이는 기술적 진보를 이루는 튼튼한 토대가 됩니다. 전문적인 연구 성과가 대중에게 전달되는 과정에서는 언어의 장벽을 넘는 노력이 필요합니다. 복잡한 수식과 전문 용어를 일상의 언어로 번역하여 전달하는 것은 과학의 대중화라는 측면에서 매우 중요합니다. 지식이 상아탑 안에만 머물지 않고 사회 전반으로 확산될 때, 과학은 비로소 세상을 변화시키는 실질적인 힘을 발휘하게 됩니다. 이는 과학자와 대중 사이의 신뢰를 구축하고, 합리적인 사회적 합의를 이끌어내는 밑거름이 되어 우리 사회를 풍요롭게 만듭니다. 강연이나 발표 후에 이어지는 질의응답 시간은 발표자와 청중이 직접적으로 교감하는 소중한 기회입니다. 발표자가 미처 생각하지 못했던 사각지대를 청중의 날카로운 질문이 파고들 때, 새로운 통찰이 탄생하곤 합니다. 질문은 단순히 모르는 것을 묻는 행위를 넘어, 논의의 지평을 넓히고 주제를 다각도에서 조명하게 합니다. 이러한 상호작용은 일방향적인 정보 전달을 양방향적인 지식 공유의 장으로 탈바꿈시키며 학습의 효과를 극대화하는 역할을 합니다. 때로는 예상치 못한 질문이 연구의 방향을 완전히 바꾸어 놓기도 합니다. 기초적인 의문에서 시작된 논의가 예상치 못한 변수를 발견하게 하거나, 전혀 다른 분야와의 접점을 찾아내는 계기가 되기 때문입니다. 과학의 역사에서 위대한 발견 중 상당수는 우연한 질문이나 사소한 의구심에서 비롯되었습니다. 따라서 모든 질문은 그 자체로 가치를 지니며, 정답만큼이나 질문의 질이 연구의 수준을 결정짓는 중요한 척도가 된다는 점을 우리는 항상 유념하며 탐구에 임해야 합니다. 미래의 과학은 더욱 개방적이고 참여적인 형태로 진화할 것입니다. 정보 통신 기술의 발달로 전 세계 연구자들이 실시간으로 의견을 나누고 데이터를 공유하는 환경이 조성되었습니다. 이러한 변화 속에서 소통의 중요성은 더욱 강조될 것이며, 열린 마음으로 타인의 비판을 수용하는 자세가 혁신을 주도할 것입니다. 끊임없는 질문과 토론이 살아 숨 쉬는 과학 생태계야말로 우리가 꿈꾸는 지속 가능한 미래를 만드는 가장 확실한 열쇠가 될 것이라 확신합니다.

장원철, 정하웅, 차미영

카오스재단카오스강연

물리학

연구방법론

[연구뭐하지?] 설명력에 강점을 둔 통계적 인공지능, 그래피컬 모델 연구_박건웅 교수 | 서울대학교 “데이터사이언스&머신러닝 연구실”

카오스재단연구뭐하지

[강연] 어떻게 세계적인 연구를 할까? by 현택환 ㅣ기초과학연구원(IBS) x 카오스재단 기초과학 석학 강연 '새로운 발견을 위한 과학' | 2강

카오스재단카오스크로스

[석학인터뷰] 서인석_ 우리 시대에 '확률'이 중요한 이유 | 2021 서울대 자연과학대 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학'

카오스재단석학인터뷰

[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

카오스재단연구뭐하지

[석학인터뷰] 훌륭한 과학자가 되기 위해 필요한 것? _팀 헌트 2001년 노벨생리의학상

카오스재단석학인터뷰

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (4) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ④

카오스재단카오스강연

연구방법론

[연구뭐하지?] 설명력에 강점을 둔 통계적 인공지능, 그래피컬 모델 연구_박건웅 교수 | 서울대학교 “데이터사이언스&머신러닝 연구실”

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[강연] 어떻게 세계적인 연구를 할까? by 현택환 ㅣ기초과학연구원(IBS) x 카오스재단 기초과학 석학 강연 '새로운 발견을 위한 과학' | 2강

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[석학인터뷰] 서인석_ 우리 시대에 '확률'이 중요한 이유 | 2021 서울대 자연과학대 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학'

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[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

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[석학인터뷰] 훌륭한 과학자가 되기 위해 필요한 것? _팀 헌트 2001년 노벨생리의학상

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[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (4) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ④

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