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2021년 10월, 올해의 노벨상 수상자들이 발표되었습니다. 노벨 물리학상에는 Syukuro Manabe (마나베 슈큐로, 일본계 미국), Klaus Ferdinand Hasselmann (클라우스 하셀만, 독일), Giorgio Parisi (조르조 파리시, 이탈리아)가, 노벨 화학상에는 Benjamin List (베냐민 리스트, 독일)와 David William Cross MacMillan (데이비드 맥밀런,미국)이, 노벨 생리의학상에는 David Jay Julius (데이비드 줄리어스, 미국)와 Ardem Patapoutian (아뎀 파타푸티언,미국)이 각각 공동수상 하였습니다.
3가지 분야 중 하나를 선택하여 어떤 연구로 노벨상을 수상하게 되었는지 수상 업적을 알아보고, 연구 내용을 정리
또한, 이러한 연구 결과가 우리의 생활에 기여하였는지 직, 간접인 경험을 바탕으로 작성
3가지 분야 중 하나를 선택하여 어떤 연구로 노벨상을 수상하게 되었는지 수상 업적을 알아보고, 연구 내용을 정리
또한, 이러한 연구 결과가 우리의 생활에 기여하였는지 직, 간접인 경험을 바탕으로 작성
본문내용
턴 없이 움직인다고 여겨지는 것들에 대한 새로운 발견을 실시할 수 있다는 점이 가장 크다.
가장 많은 영향을 받는 것은 생물학에 큰 도움이 될 것이라고 생각된다. 우리가 발견한 생물들도 존재하지만 각 생물마다 속해있는 세포들에 대한 움직임, 패턴들이 존재한다. 이러한 연구에 대한 더욱 큰 발전에 도움이 될 것이며, 현대인들에게 많은 영향을 주는 것이 질병에 대한 어느 정도 해답을 줄 수 있다는 점이 존재한다. 바이러스를 비롯한 여럿 질병들의 원인에 대해서 연구를 할 때에도 일종의 패턴에 대한 분석을 실시하고, 이와 같은 분석들을 중심으로 질병을 예방하는 약물을 개발하거나 완전히 치료할 수 있는 약물을 개발하는 것에 큰 도움을 줄 수 있다고 본다. 물론 현재까지 감기와 같은 바이러스의 경우에는 아직까지도 완벽한 약물이 존재하지는 않는다. 다만 그러한 과정에 있어서 도움을 주고 예방하는 것에 큰 이익이 되는 약물이 존재하지만, 아직까지 이를 해결하는 방안들이 존재하지는 않는다. 파리시의 연구를 통하여 보이지 않는 패턴에 대해서 연구할 수 있는 하나의 방안이 생기게 되고 이를 기반으로 여러 약물을 만들어낼 수 있는 기회를 만들어낸다는 점에서 사회적으로 큰 도움이 될 것이다. 이후, 신경과학과 같은 신경계와 관련된 과학 또한 하나의 자극을 통해 생기고, 이러한 방향성이 오는 패턴을 통하여, 연구가 진행되는데 이전까지 발견하지 못한 패턴을 발견하게 되고 이에 대해 도움을 받을 수 있다. 또한 기계학습 분야의 경우에는 AI와 같은 분야에 대한 기계의 학습에 도움이 되는 패턴을 발견하는 등 다양한 가능성이 존재한다.
가장 많은 영향을 받는 것은 생물학에 큰 도움이 될 것이라고 생각된다. 우리가 발견한 생물들도 존재하지만 각 생물마다 속해있는 세포들에 대한 움직임, 패턴들이 존재한다. 이러한 연구에 대한 더욱 큰 발전에 도움이 될 것이며, 현대인들에게 많은 영향을 주는 것이 질병에 대한 어느 정도 해답을 줄 수 있다는 점이 존재한다. 바이러스를 비롯한 여럿 질병들의 원인에 대해서 연구를 할 때에도 일종의 패턴에 대한 분석을 실시하고, 이와 같은 분석들을 중심으로 질병을 예방하는 약물을 개발하거나 완전히 치료할 수 있는 약물을 개발하는 것에 큰 도움을 줄 수 있다고 본다. 물론 현재까지 감기와 같은 바이러스의 경우에는 아직까지도 완벽한 약물이 존재하지는 않는다. 다만 그러한 과정에 있어서 도움을 주고 예방하는 것에 큰 이익이 되는 약물이 존재하지만, 아직까지 이를 해결하는 방안들이 존재하지는 않는다. 파리시의 연구를 통하여 보이지 않는 패턴에 대해서 연구할 수 있는 하나의 방안이 생기게 되고 이를 기반으로 여러 약물을 만들어낼 수 있는 기회를 만들어낸다는 점에서 사회적으로 큰 도움이 될 것이다. 이후, 신경과학과 같은 신경계와 관련된 과학 또한 하나의 자극을 통해 생기고, 이러한 방향성이 오는 패턴을 통하여, 연구가 진행되는데 이전까지 발견하지 못한 패턴을 발견하게 되고 이에 대해 도움을 받을 수 있다. 또한 기계학습 분야의 경우에는 AI와 같은 분야에 대한 기계의 학습에 도움이 되는 패턴을 발견하는 등 다양한 가능성이 존재한다.
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