운동,건강,질병 이야기

최근 노로바이러스 감염증 환자가 급증하며 10년 내 최고 수준을 기록했습니다.특히 겨울철 유행하는 식중독 바이러스로 영유아층에서 많은 감염이 발생하고 있어 각별한 주의가 필요합니다.오늘은 노로바이러스 감염 원인, 증상, 예방법 등을 자세히 알아보겠습니다!🦠 노로바이러스란?노로바이러스는 겨울철 식중독을 유발하는 바이러스로, 오염된 음식물이나 물, 감염자와의 접촉을 통해 전파됩니다.11월부터 이듬해 3월까지 많이 발생감염 후 12~48시간 이내 구토, 설사, 복통, 발열 증상면역 유지 기간이 짧아 재감염 가능, 예방 백신 없음💡 "노로바이러스는 한 번 걸렸다고 끝이 아닙니다! 위생 관리가 최우선이에요."📈 2025년 감염자 수 증가 🚨노로바이러스 환자 수 (2025년 1월 4주 차 기준)469명 → ..

📌 김혜성, 무혈입성 기대했지만… 강력한 경쟁자 등장📢 핵심 요약:✔ 다저스 핵심 유틸리티 키케 에르난데스, 1년 계약으로 복귀 확정✔ 2루·3루·유격수·외야 등 김혜성과 겹치는 포지션 소화 가능✔ 김혜성, 주전 장담 어려운 치열한 내부 경쟁 예상LA 다저스와 3+2년 최대 2200만 달러 계약을 맺은 김혜성이메이저리그 데뷔 전부터 강력한 경쟁자를 맞이하게 되었습니다.다저스에서 잔뼈가 굵은 **키케 에르난데스(34)**가 1년 계약으로 다저스 잔류를 확정하면서김혜성의 주전 경쟁이 더욱 치열해질 전망입니다.🔥 키케 에르난데스, 다저스 복귀 확정… 팬들의 전폭적 지지키케 에르난데스는 10일(한국시간), 자신의 SNS를 통해 다저스 복귀를 직접 발표했습니다.📌 키케의 커리어 & 다저스 복귀:✔ 2009..

‘캡틴’ **손흥민(32·토트넘)**이 결정적인 기회를 놓치며 팀의 FA컵 32강 탈락을 막지 못했습니다.토트넘은 애스턴 빌라에 1-2로 패하며 FA컵 16강 진출에 실패했습니다.카라바오컵(리그컵) 준결승에서 리버풀에 패하며 탈락했던 토트넘, FA컵마저 초반 탈락하며 또 한 번 우승 도전이 무산됐습니다.이제 토트넘은 유럽축구연맹(UEFA) 유로파리그가 유일한 우승 희망이 되었습니다.하지만 현재 EPL(잉글랜드 프리미어리그)에서도 14위에 머물러 있는 상황이어서,남은 시즌 토트넘의 행보에 대한 우려가 커지고 있습니다.⚽ FA컵 4라운드 경기 결과 – 토트넘, 애스턴 빌라에 1-2 패배📌 일시: 2025년 2월 10일 (한국시간)📌 장소: 영국 버밍엄, 빌라 파크📌 결과: 애스턴 빌라 2-1 승리 vs..

부상을 딛고 돌아온 고진영(30)이 LPGA 투어 시즌 두 번째 대회에서 아쉽게 준우승을 차지했습니다.재미교포 노예림(24·미국)은 생애 첫 우승을 거두며 감격적인 순간을 맞이했습니다.⛳ LPGA 파운더스컵 최종 결과 – 노예림, 극적인 첫 우승!📌 대회: 2025 LPGA 투어 파운더스컵📌 장소: 미국 플로리다주 브레이든턴 컨트리클럽 (파71)📌 최종 결과:🏆 노예림 – 21언더파 263타 (우승, LPGA 데뷔 첫 승)🥈 고진영 – 17언더파 267타 (준우승, 4타 차)🥉 메강 캉 – 16언더파 268타 (3위)고진영은 대회 4번째 우승을 노렸지만, 13번 홀부터의 연속 실수로 노예림에게 우승을 내주며 아쉬운 준우승에 머물렀습니다.하지만 지난해 부상으로 힘든 시간을 보냈던 고진영이 2주 ..

1. "데이터는 새로운 석유다"라는 의미와 AI의 역할2006년 영국 경제지 *이코노미스트(The Economist)*는 **"데이터는 새로운 석유다(Data is the new oil)"**라는 표현을 사용하며, 데이터가 현대 경제에서 핵심 자원이 될 것이라고 전망했다.이 말의 의미는 데이터가 기존 석유처럼 막대한 가치를 창출하며, AI를 비롯한 디지털 기술의 핵심 동력이 된다는 것이다.그러나 데이터를 처리하고 활용하는 데에는 엄청난 전력이 필요하다.특히, AI 기술의 발전으로 인해 데이터센터의 전력 소비가 기하급수적으로 증가하면서 경제적, 환경적 영향이 커지고 있다.본 글에서는 AI와 데이터 경제의 발전이 전력 소비 및 경제에 미치는 영향을 분석하고, 향후 해결책을 모색해보겠다.2. AI와 데이터 산..

1. AI 발전과 전력 소비 증가의 관계AI 기술의 발전은 데이터센터의 확장과 연산량 증가로 이어지며, 이에 따라 전력 소비량이 급격히 증가하고 있다.특히, 대형 AI 모델(GPT-4, Gemini, LLaMA 등)의 학습(training)과 추론(inference) 과정에서 고성능 AI 반도체(GPU, TPU 등)의 사용량이 증가하면서 국가별 전력 인프라에 미치는 영향이 커지고 있다.🔹 국가별 AI 전력 소비 증가 요인✅ 미국: 대형 클라우드 기업(구글, 마이크로소프트, 아마존) 주도, 데이터센터 밀집 지역 증가✅ 유럽: 환경 규제 강화 속에서도 AI 데이터센터 수요 증가, 재생에너지 전환 추진✅ 아시아: 중국, 인도를 중심으로 AI 시장 급성장, 전력 인프라 부족 문제 발생본 글에서는 AI 발전으로..

1. AI 모델 학습과 전력 소비 문제최근 AI 기술이 발전하면서, AI 모델의 크기도 점점 커지고 있다. GPT-4, Gemini, LLaMA 등 대형 AI 모델의 학습(training)과 추론(inference)은 대규모 연산이 필요하며, 이는 엄청난 전력 소비로 이어진다.특히, AI 모델을 학습시키기 위해 GPU, TPU 등 고성능 AI 반도체가 지속적으로 가동되며, 데이터센터의 에너지 소비량이 급격히 증가하고 있다.이러한 문제를 해결하기 위해 AI 연구자들은 전력 소비를 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 경량화 기술을 개발하고 있으며, 대표적인 방법으로 LoRA(Low-Rank Adaptation)와 Quantization(양자화) 기술이 주목받고 있다.본 글에서는 AI 모델을 더 적은 전력으로 ..

1. 데이터센터와 친환경 에너지 도입의 필요성AI 기술의 발전과 클라우드 서비스의 확산으로 인해 데이터센터의 전력 소비량이 급격히 증가하고 있다.특히, AI 모델의 학습(training)과 추론(inference) 과정에서 고성능 GPU, TPU 등의 연산 장비가 지속적으로 작동하면서 에너지 수요가 폭증하고 있다.🔹 데이터센터의 에너지 소비 증가 주요 원인AI 연산을 위한 GPU, TPU 등의 고성능 반도체 사용 증가서버의 발열 문제 해결을 위한 냉각 시스템 전력 소비 증가전 세계적인 데이터 저장 및 처리 수요 증가이러한 이유로 인해 탄소 배출 절감 및 지속 가능한 운영을 위해 친환경 에너지 도입이 필수적이 되었다.본 글에서는 데이터센터에서 가장 많이 사용하는 친환경 에너지원과 각 기술의 특징을 살펴보..

1. AI 데이터센터의 전력 소비 문제와 최적화의 필요성AI 기술이 빠르게 발전하면서, 이를 운영하는 데이터센터의 전력 소비량이 급격히 증가하고 있다.특히, AI 모델의 학습(training)과 추론(inference) 과정에서 고성능 GPU, TPU 등의 AI 가속기가 지속적으로 작동하면서 데이터센터의 전력 수요가 폭증하고 있다.🔹 AI 데이터센터의 전력 소비 증가 주요 원인고성능 AI 하드웨어(GPU, TPU, NPU 등)의 높은 전력 소모대규모 AI 모델(GPT-4, Gemini, LLaMA 등)의 학습과 추론 과정에서 지속적인 연산 수행서버의 발열 증가로 인해 냉각 시스템의 추가 전력 사용이로 인해, AI 데이터센터의 운영 비용 증가 및 탄소 배출 문제가 심각한 이슈로 떠오르고 있으며, 전력 소..

1. AI 반도체의 중요성과 전력 소비 문제AI 기술이 발전하면서, AI 연산을 담당하는 반도체의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 대형 AI 모델(GPT-4, Gemini, LLaMA 등)의 학습과 추론 과정에서는 대규모 병렬 연산이 필요하며, 이를 처리하기 위해 GPU, TPU와 같은 AI 가속기가 필수적이다.하지만 이러한 AI 반도체는 높은 성능을 제공하는 만큼 전력 소비량도 급격히 증가하고 있으며, AI 데이터센터의 주요 전력 소비 요인 중 하나로 꼽힌다.특히, **엔비디아(NVIDIA), AMD, 구글 TPU(Google Tensor Processing Unit)**는 AI 반도체 시장에서 경쟁하고 있으며, 각 기업의 제품은 전력 소비량과 성능 효율에서 차이를 보이고 있다.본 글에서는 세 기업의 대..

1. AI의 발전과 기업들의 전력 소비 문제AI 기술이 빠르게 발전하면서, 이를 운영하는 기업들의 전력 소비량도 급증하고 있다. 특히, 대형 AI 모델(GPT-4, Gemini, LLaMA 등)의 학습과 실시간 AI 서비스(ChatGPT, Bard 등) 운영을 위해 데이터센터의 전력 소비가 급증하고 있으며, 글로벌 IT 기업들은 이를 감당하기 위해 막대한 전력을 소비하고 있다.AI 연산을 처리하는 GPU, TPU, 데이터센터 냉각 시스템의 전력 사용량이 증가하면서, 주요 AI 기업들은 전체 국가 전력 소비량의 일정 부분을 차지할 정도로 엄청난 에너지를 사용하고 있다.본 글에서는 전 세계에서 가장 많은 전력을 소비하는 AI 기업 5곳을 선정하고, 이들의 전력 소비 규모 및 친환경 에너지 대책을 분석해보겠다..

1. AI 연산의 특성과 기존 CPU의 한계인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서, AI 연산을 수행하는 하드웨어의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 기존 컴퓨터 연산의 중심이었던 **CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)**는 범용적인 연산에 최적화되어 있지만, 대규모 AI 연산을 처리하는 데 있어 한계를 가지고 있다.특히, AI 모델의 학습(training)과 추론(inference) 과정은 행렬 연산(Matrix Computation)과 병렬 연산(Parallel Processing)에 최적화된 연산 장치가 필요하다. 하지만 CPU는 다음과 같은 이유로 AI 연산에 비효율적이다.직렬(Sequential) 연산 구조CPU는 소수의 고성능 코어를 활용하여 명령어를 순차적으로 처..

1. AI 트레이닝(학습)과 추론(예측)의 차이점AI 모델이 동작하는 방식은 크게 **트레이닝(training, 학습)**과 추론(inference, 예측) 두 가지로 나뉜다.트레이닝(Training): AI가 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 과정추론(Inference): 학습된 AI 모델이 새로운 데이터를 입력받아 결과를 예측하는 과정AI 기술이 발전하면서 트레이닝과 추론 과정 모두 막대한 연산량을 필요로 하며, 이에 따라 전력 소비량도 급증하고 있다. 하지만 두 과정의 전력 소비 패턴은 다르게 나타난다.트레이닝은 초기 모델 구축에 필요한 연산 과정이며, GPU/TPU 등의 고성능 하드웨어를 활용해 수천~수만 시간 동안 실행된다.반면, 추론은 학습된 모델을 사용하여 실제 응답을 생성하는 과정으로, 사..

1. AI의 급격한 발전과 전력 인프라 부족 문제최근 몇 년 사이 AI 기술이 폭발적으로 발전하면서, 전력 인프라의 한계가 새로운 문제로 떠오르고 있다. 특히, 대규모 AI 모델의 학습(training)과 추론(inference) 과정에서 막대한 전력이 소모되면서 기존 전력망이 이를 감당하기 어려운 상황이 발생하고 있다.AI는 단순한 IT 서비스가 아니라, 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드 인프라를 기반으로 한 연산 집약적 기술이다. 이로 인해 기존 데이터센터보다 3~5배 이상 많은 전력이 필요하며, 이 수요를 충족하지 못하면 AI 서비스의 확장에 심각한 제약이 발생할 수 있다.🔹 주요 문제점AI 데이터센터의 전력 소비 폭증 → 기존 전력망의 용량을 초과하는 전력 수요 증가친환경 에너지원 부족 → AI..

1. AI 데이터센터의 전력 소비와 냉각 문제AI 데이터센터는 최근 몇 년간 급격히 증가한 연산량으로 인해 막대한 전력을 소비하고 있으며, 이에 따른 발열 관리가 중요한 과제가 되었다. 특히, AI 모델 학습(training)과 추론(inference) 과정에서 고성능 GPU 및 TPU가 지속적으로 작동하면서, 서버의 열이 급격하게 상승한다.데이터센터의 전력 사용에서 가장 많은 비중을 차지하는 요소는 크게 세 가지다.컴퓨팅 장비(CPU, GPU, TPU)의 연산 전력스토리지 및 네트워크 장비의 전력 소모서버 냉각 시스템의 전력 소비이 중 **냉각 시스템은 전체 데이터센터 전력 소비량의 30~40%**를 차지하며, 효율적인 냉각 방식이 데이터센터 운영 비용과 환경 영향을 결정짓는 핵심 요인이 되고 있다.기..