수학-과학-물리학 on TechLLMhttps://techllm.github.io/categories/%EC%88%98%ED%95%99-%EA%B3%BC%ED%95%99-%EB%AC%BC%EB%A6%AC%ED%95%99/Recent content in 수학-과학-물리학 on TechLLMHugokoWed, 20 May 2026 15:54:00 +0900왜 세상 곳곳에 종 모양 곡선이 나타날까 — 중심극한정리의 힘https://techllm.github.io/posts/bell-curves-central-limit-theorem/Wed, 20 May 2026 15:54:00 +0900https://techllm.github.io/posts/bell-curves-central-limit-theorem/Quanta Magazine은 종 모양 곡선이 왜 키, 시험 점수, 측정값, 추정값 같은 데이터에 반복해서 등장하는지 중심극한정리로 설명한다. 무작위가 어떻게 예측 가능한 평균으로 바뀌는지 살펴본다.알츠하이머 신약 효능, 통계 기법으로 29배 부풀려졌다 — JAMA Neurology 경고https://techllm.github.io/posts/alzheimers-drug-quantile-aggregation-inflates-efficacy/Wed, 20 May 2026 14:21:00 +0900https://techllm.github.io/posts/alzheimers-drug-quantile-aggregation-inflates-efficacy/브라운대 연구팀이 JAMA Neurology에 발표한 연구에 따르면, 알츠하이머 신약 평가에 사용된 '분위 집계' 통계법이 약물 효능을 최대 29배까지 과장할 수 있다. Eli Lilly의 도나네맙 재분석에서 사용된 이 방법론의 구조적 결함을 짚어본다.신경과학 50만 편의 종적 연구, AI가 발견한 사실들 — 이론 없이 떠내려가는 학문https://techllm.github.io/posts/techllm_neuroscience_bibliometrics_map/Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/techllm_neuroscience_bibliometrics_map/AI 기반 서지계량 분석이 1999~2023년 신경과학 논문 50만 편을 지도로 만들었다. 175개 연구 클러스터, 놀라운 통합성, 그리고 충격적인 공백 하나 — 이론을 중심으로 뭉친 클러스터가 단 하나도 없다.우리가 불안할 때, 뇌의 별아교세포가 먼저 안다 — 성격살구핵에서 불안 상태를 암호화하는 별아교세포https://techllm.github.io/posts/astrocytes-amygdala-anxiety-emotional-state/Sun, 17 May 2026 19:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/astrocytes-amygdala-anxiety-emotional-state/Montreal 대학 연구팀이 성격살구핵의 별아교세포가 불안 상태를 추적한다는 사실을 발견했다. 신경세포가 불안 추적에 실패하는 영역에서, 별아교세포는 82% 정확도로 설치류의 불안 상태를 예측했다.연구자와 당사자 사이, 좁힐 수 있을까?https://techllm.github.io/posts/acord-autism-research-dialogue/Sun, 17 May 2026 09:53:00 +0900https://techllm.github.io/posts/acord-autism-research-dialogue/UC Berkeley의 ACORD 워크숍은 기초 신경과학자와 자폐인 커뮤니티가 만나는 장을 만들어냈다. 그 교훈은 다른 분야에도 시사하는 바가 있다.내 인생을 바꾼 논문 — 홉필드 네트워크, 뇌에서 꺼낸 기억의 수학https://techllm.github.io/posts/hopfield-network-1982-neural-memory/Sat, 16 May 2026 16:28:00 +0900https://techllm.github.io/posts/hopfield-network-1982-neural-memory/1982년 홉필드가 쓴 단 다섯 쪽짜리 논문이 인공신경망과 AI 혁명의 씨앗이 됐다. UPenn 신경과학자 Maria Geffen이 회고한 그 논문의 핵심과, 생물학에 뿌리를 둔 계산 모델이 왜 수십 년 뒤에도 살아남는지 살펴본다.자기통제가 행복을 만드는 게 아니다 — 웰빙이 먼저, 자제력은 그 다음https://techllm.github.io/posts/wellbeing-builds-self-control-not-reverse/Wed, 13 May 2026 13:26:00 +0900https://techllm.github.io/posts/wellbeing-builds-self-control-not-reverse/심리학 연구 두 편이 웰빙과 자기통제의 인과 방향을 뒤집었다. 행복이 자제력을 키운다. 그 반대가 아니다.회복탄력성이 강한 사람의 뇌, '손실'을 어떻게 다르게 보나https://techllm.github.io/posts/brain-resilience-loss-acceptance-bias/Tue, 12 May 2026 13:54:00 +0900https://techllm.github.io/posts/brain-resilience-loss-acceptance-bias/회복탄력성은 보상에 더 끌리는 게 아니라 손실의 가치를 깎아 내리는 능력이다. 전전두엽이 부정 정보를 강하게 처리하는 뇌의 '수용 편향'이 마음의 회복력을 만든다는 새 연구를 살펴본다.