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시간 단위 식물 광합성량 예측하는 AI 모델 개발
UNIST, 위성 데이터로 광합성량 추정·에어로졸 영향 시간대별 반응 분석
식생 탄소 흡수 추정 정확도 높여 ... Remote Sens. Environ. 논문 게재
전 세계 이산화탄소 배출량의 약 30%는 식물의 광합성을 통해 제거된다. 이러한 탄소 흡수 작용을 시간 단위로 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 분석 기술이 개발됐다. 과학적 기후 변화 대응과 탄소중립 정책 마련에 도움이 될 것으로 기대된다. UNIST지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 정지궤도... 더보기
지난달 29일과 30일, UNIST 캠퍼스에 따스한 소통의 봄바람이 불었다. 총무팀은 이틀간 ‘Sippin’ Sunny-햇살 아래 청량 한 모금’과 ‘2025 브릿지 토크 콘서트’를 개최했다. 이번 행사는 건강하고 포용적인 캠퍼스를 만들고, 수평적 소통을 촉진하기 위해 기획됐다. ‘Sippin... 더보기
![[UNIST Webinar] AI enabled Computational Imaging for Biomedical Applications](https://news.unist.ac.kr/kor/wp-content/uploads/2022/10/Session-13.18-296x166.jpg)