문화생활 · 전시와 한식 문화 우리들의 밥상 그릇에 담긴 시간, 마지막 주말의 초대 국립중앙박물관 우리들의 밥상은 10월 25일 종료된다. 마지막 사흘 무료 관람, 한식대축제 신청과 전시 입장 마감, 유물을 읽는 방법을 정리했다. 2026년 10월 17일 취재 국립중앙박물관 · 관람 가이드 기사의 이미지는 새로 생성한 AI 상징 이미지이며, 실제 출품작·전시실·행사 현장을 촬영하거나 정확히 복원한 사진이 아닙니다. 전시 종료일 10.25 SUN 특별전시실 2에서 만나는 음식과 생활의 역사. 특별 무료 관람 10.23–25 전시 입장 기준. 별도 체험·음식 구매 조건과는 구분. 한식의 날 10.24 SAT 기념식과 컨퍼런스는 하루 앞선 금요일 23일. 01 박물관 안의 밥상, 박물관 밖의 한식 국립중앙박물관 특별전 ‘우리들의 밥상’이 10월 25일 막을 내린다. 마지막 사흘인 10월 23~25일에는 한식대축제 개최를 기념해 전시 무료입장이 안내되어 있다. 같은 기간 박물관 대강당과 거울못 일대에서는 ‘2026 한식대축제 HANSIK FESTA’가 열린다. 전시와 행사를 함께 살펴볼 수 있는 시기지만, 무료 전시 입장이 모든 음식과 체험의 무료 이용을 뜻하지는 않는다. [1] [2] 이번 주말인 10월 17~18일과 다음 주말인 23~25일은 방문 조건이 다르다. 전시만 차분히 보고 싶은 사람은 현재의 관람시간과 요금을, 행사까지 염두에 둔 사람은 프로그램별 신청과 운영시간을 따로 확인해야 한다. ‘박물관에서 열린다’는 공통점만으로 입장 방식이 하나로 합쳐지는 것은 아니다. 이 전시의 흥미는 유명한 메뉴를 다시 소개하는 데만 있지 않다. 그릇과 수저, 기록과 그림을 통해 우리가 누구와 어떻게 먹어왔는지 묻는다. K-푸드를 새로운 유행으로만 보던 시선을, 오래된 일상과 손의 노동으로 옮겨볼 기회다. 맛을 직접 느끼는 행사와 맛의 배경을 읽는 전시를 구분하면 방문의 목적도 더 선명해진다. 02 가장 먼저 달력에서 구분할 세 날짜 한식의 날은 10월 24일이다. 그러나...

글로벌 · 보건 정보의 미래 2026.10.17 24 HOURS / 2030 WHO의 24시간 목표 신호를 넘어, 판단으로. WHO가 2030년까지 새 보건 위협을 24시간 안에 탐지·이해하는 목표를 제시했다. 실제 운영 연구로 속도와 검증, 업무 부담을 짚었다. AI 생성 상징 이미지. 실제 WHO 상황실, 특정 유행 현장 또는 실시간 감시 데이터가 아닙니다. 목표 시점 2030년 현재 모든 국가에서 달성된 성능을 뜻하지 않습니다. 새 전략 발표 10월 12일 2026년 베를린 발표. 국제 협력과 국가 역량 강화가 핵심입니다. 구분할 과정 탐지 → 이해 발견과 검증, 실제 대응은 연결되지만 같은 작업은 아닙니다. 01 감염병을 하루 안에 알아낸다는 목표의 정확한 뜻 세계보건기구 WHO가 2030년까지 모든 나라가 새로운 보건 위협의 출현을 24시간 안에 탐지하고 이해할 수 있도록 지원하겠다는 목표를 제시했다. 10월 12일 베를린에서 발표한 팬데믹·에피데믹 정보 허브의 새 전략이다. 핵심은 감염병이 커진 뒤 병상을 늘리는 대응에 앞서, 작은 신호가 큰 위기로 바뀌기 전에 무엇이 일어나고 있는지 파악하자는 것이다. [1] 그러나 이 발표는 세계 어디에서 발생한 감염이든 지금 이미 하루 안에 찾아낸다는 성능 인증이 아니다. 개인에게 감염 여부를 알려주는 검사 서비스도 아니며, 병원체를 발견한 순간 백신이나 치료제가 준비된다는 뜻도 아니다. 목표 시점은 2030년이고, 국가의 감시 역량과 분석·협력 체계를 끌어올리겠다는 방향을 담고 있다. ‘24시간’이라는 숫자를 읽을 때 가장 먼저 구분해야 할 것은 발견, 이해, 대응이다. 이상 징후가 있다는 사실을 포착하는 일, 그 징후의 의미와 위험을 판단하는 일, 실제 현장에서 조치를 시행하는 일은 서로 연결되어 있지만 같은 작업은 아니다. 탐지 속도만 빨라지고 확인과 전달이 늦으면 국민이 체감하는 보호는 충분히 빨라지지 않을 수 있다. 02 새로운 허브가 아니라, 기존 연결망의 다음 단계 WHO 허브는 코로나19 대유행에...

IT과학 · 양자 연구 해설 2026.10.17 구글 윌로 · 매직 상태 배양 99.99%의 성과, 8%의 조건. 구글 윌로 매직 상태 배양의 99.99% 충실도와 약 8% 유지율, 오류 40배 개선의 조건을 공개 논문과 대조했다. AI 생성 상징 이미지. 실제 윌로 칩, 실험 사진, 정확한 큐비트 배치도가 아닙니다. 구글 윌로 매직 상태 배양의 99.99% 충실도와 약 8% 유지율, 오류 40배 개선의 조건을 공개 논문과 대조했다. 99.99% 보고된 상태 충실도 공개 원고 표기는 0.9999(1). 불확실성과 후선택 조건을 포함해 읽어야 합니다. 약 8% 남긴 시도의 비율 오류 검출이 없는 결과를 남긴 조건입니다. 모든 시도가 같은 품질로 성공한 것은 아닙니다. 약 40배 기준선 대비 오류 개선 배양하지 않은 상태 주입과 비교한 값입니다. 전체 계산 속도가 40배 빨라졌다는 뜻은 아닙니다. 01 99.99%라는 숫자 옆에 8%를 함께 놓아야 하는 이유 구글 퀀텀 AI가 윌로(Willow) 프로세서에서 매직 상태 배양을 구현했다고 10월 15일 발표했다. 구글은 배양하지 않은 상태와 비교해 오류를 약 40분의 1로 줄였고, T 상태의 논리적 충실도 99.99%를 얻었다고 설명했다. 범용 오류내성 양자컴퓨터에 필요한 특수한 상태를 더 정밀하게 준비하는 실험이다. 완성된 양자컴퓨터가 모든 계산을 99.99% 정확도로 수행했다는 발표는 아니다. [1] 이 성과를 제대로 읽으려면 선택 조건도 같이 봐야 한다. 공개 연구 원고의 초록은 충실도를 0.9999(1)로 표기하면서, 해당 조건에서 전체 시도의 약 8%를 남겼다고 적는다. 오류 징후가 검출된 시도를 버리고 남은 결과를 평가하는 후선택이 포함돼 있다. 높은 충실도와 낮은 유지율은 같은 실험을 설명하는 두 숫자다. [2] 뉴진미디어는 구글의 최신 발표와 공개된 실험 원고, 앞선 배양 이론 논문을 나누어 대조했다. 사이언스 출판사 본문은 이번 확인 환경에서 열리지 않아 최종 게재본 전체를 읽었다고 주장하지 않는...