Water electrolysis holds great potential as a method for producing renewable hydrogen fuel at large-scale, and to replace the fossil fuels responsible for greenhouse gases emissions and global climate change. To reduce the cost of hydrogen and make it competitive against fossil fuels, the efficiency of green hydrogen production should be maximized. This requires superior electrocatalysts to reduce the reaction energy barriers. The development of catalytic materials has mostly relied on empirical, trial-and-error methods because of the complicated, multidimensional, and dynamic nature of catalysis, requiring significant time and effort to find optimized multicomponent catalysts under a variety of reaction conditions. The ultimate goal for all researchers in the materials science and engineering field is the rational and efficient design of materials with desired performance. Discovering and understanding new catalysts with desired properties is at the heart of materials science research. This process can benefit from machine learning (ML), given the complex nature of catalytic reactions and vast range of candidate materials. This review summarizes recent achievements in catalysts discovery for the hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER). The basic concepts of ML algorithms and practical guides for materials scientists are also demonstrated. The challenges and strategies of applying ML are discussed, which should be collaboratively addressed by materials scientists and ML communities. The ultimate integration of ML in catalyst development is expected to accelerate the design, discovery, optimization, and interpretation of superior electrocatalysts, to realize a carbon-free ecosystem based on green hydrogen.
본 논문에서는 통합과학교육에 관한 이론적 방향과 실제적 교수 학습방안을 연계성 있게 제시하여 과학교사들의 통합과학교육에 관한 이해를 도움과 동시에 통합과학 수업 보조자료를 개발하여 실제수업에 활용할 수 있도록 하였다. 이를 위해 공통과학 교과내용 중 통합 과학적 성격이 특히 강한 에너지 단원을 대상으로 통합과학 교수 학습 방안을 모색하였는데, 이것은 이전 논문에서 구성한 '통합과학교육의 방향별 에너지 교수 학습 전략' 을 바탕으로 하고 여기에 각 방향별 특징에 적합한 수업 모형을 적용한 것이다. 즉, 지식내용중심의 통합은 물리, 화학, 생물, 지구과학의 지식을 통합하기 위해서 '에너지의 여행' 을 주제로 선정하고 ' 개방된 발견학습' 수업모형을 적용하여 개념과 탐구관련 중심으로 모색하였다. 사회문제중심의 통합은 과학관련 사회문제를 해결하기 위하여 '에너지의 미래'를 주제로 선정하고 '발생학습' 수업모형을 적용하여 학습자의 인지과정을 중심으로 모색하였다. 개인흥미중심의 통합은 과학과 개인흥미의 통합을 위하여 '에너지의 변신' 을 주제로 선정하고 '프로젝트' 수업모형을 적용하여 학습자의 흥미나 관심분야를 중심으로 모색하였다. 이상과 같은 방향에 따른 통합과학 교수 학습 방안은 다음과 같은 순서에 의해 모색되었다. 먼저, 각 주제별로 다루어야할 통합과학적 교수 학습 내용을 구성하고, 이를 바탕으로 각각의 주제를 통합적으로 수업하기 위한 통합과학적 수업 절차를 설계하였다. 그리고 작성한 수업 절차에 따라 실제 통합과학 수업에서 적용할 수 있는 통합과학적 수업 지도안을 작성하였다. 이상의 연구는 21세기를 대비한 통합과학교육의 방향정립과 교재, 교사, 학생을 고려한 종합적인 통합과학교육 프로그램 개발에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
We describe a vision of historical analysis at the world scale, through the digital assembly of historical sources into a cloud-based database, where machine-learning techniques can be used to summarize the database into a time-integrated actor-to-actor complex network. Using this time-integrated network as a template, we then apply the method of automatic narratives to discover key actors ('who'), key events ('what'), key periods ('when'), key locations ('where'), key motives ('why'), and key actions ('how') that can be presented as hypotheses to world historians. We show two test cases on how this method works. To accelerate the pace of knowledge discovery and verification, we describe how historians would interact with these automatic narratives through an online, map-based knowledge aggregator that learns how scholars filter information, and eventually takes over this function to free historians from the more important tasks of verification, and stitching together coherent storylines. Ultimately, multiple coherent storylines that are not necessary compatible with each other can be discovered through human-computer interactions by the map-based knowledge aggregator.
2020년 코로나로 인해 테크놀러지를 사용하는 교육(온라인교육 포함)이 그 가치를 확실히 인정받았다. 교사 위주였던 예전 교습 방법이 완전히 바뀌어졌다. 주어진 교과 과정을 온라인으로 예습하고 클라스에서는 토론을 하는 "flipped 학습"이 자리를 잡아가고있다. 아프리카에서는 온라인 클라스는 현지인들에게는 상상이 되지 않는 옵션이다. 하지만 이제 기술을 통한 교육 가치가 인정받기 시작했다. 먼 학교를 가야하는 학생들을 위해 작은 분교/정보 센타가 많이 세워져야한다. 한꺼번에 모이지 못하고, 정해진 소수의 팀이 와서 거리를 두고 컴퓨터를 통해 학습을 하고, 그후에 다음 팀이 와서 학습한다. 몇대의 컴퓨터를 공유하면서 교사가 없는 상황에서도 각자 인트라넷 전자 도서관을 통해서 학습을 한다. 학생들은 생전 처음 경험하는 힉습방법이지만, 오히려 자유롭게 스스로 주도하여 배우는 것을 경험한다. 학생들뿐 아니라, 교사 훈련도 되며 커뮤니티의 정보 센타가 되어 공동체가 힘을 얻을 것이다. 이렇게 훈련된 교사, 스텝들이 곳곳에 정보센터를 세워 훈련을 확장해 나갈 수 있다. 기술과 문제 파악, 현지 적용의 몇가지 STEM 프로젝트를 통하여 스스로 배울 수 있다는 깨달음으로 학생들은 배움에 대한 기쁨을 얻는다. 지난 2-3년간수행된 3천여명에 대한 STEM/IT교육의 결과가 이를 증명하고 있다. 스스로 배움을 터득해 나가고, 먼저 배운 학생들이 인턴이 되어 다른 학생들을 가르치는 실제적인 새로운 인재상을 통하여 임파워링의 플랫폼과 연속 채널을 구축하는데는 "IT" 가 최적이다. 그동안 탄자니아의 10개 도시에서 진행된 STEM교육의 결과와 앞으로 진행될 유니세프 프로젝트와 코이카 프로젝트를 통하여 Scale-up에 대한 내용도 본 발표에서 소개된다.
이 연구의 목적은 청소년 대상의 기업가정신 함양을 위한 교육과정의 틀을 개발하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 연구의 내용으로서 기업가정신 의미, 기업가정신 교육 성격, 기업가정신 교육 목표, 기업가정신 교육 내용을 구명하고 개발하였다. 이러한 연구 내용은 3차에 걸친 델파이 조사를 통해 개발되었다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 기업가정신의 의미는 '삶의 주관자로서 '나 다운 삶'을 추구하기 위하여 생활 속에서 몸소 부딪히며 참된 가치를 창출하려는 혁신적인 마음가짐'이다. 둘째, 청소년 기업가정신 교육의 성격은 '기업가정신 교육은 미래를 이끌어 나아갈 청소년에게 자기 경영을 통해 새로운 문제를 찾고, 해결하기 위해 노력하며, 나아가 혁신적인 가치를 창출하려는 역동적인 도전정신과 창의적인 변화를 만들어 낼 수 있는 개척정신, 주인정신, 리더십, 도전정신, 실천적 문제해결능력 등을 길러준다'이다. 셋째, 기업가정신 교육의 목표에 대하여 청소년 대상 총괄목표와 초 중 고등학교 학교 급별 목표를 개발하였다. 넷째, 기업가정신 교육 내용 영역으로서 '근간 찾기', '기업가적 소양 갖추기', '기업가 되어보기'를 개발하고 이에 따른 핵심 주제를 개발하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 청소년 기업가정신 함양을 위하여 체계적인 기업가정신 교육 프로그램을 개발하고, 학교 밖 청소년을 위한 기업가정신 교육 연계 및 교육 여건 조성, 자유학기제 운영에 따른 기업가정신 프로그램 활용 및 교육 여건 조성 마련 등이 필요하다.
본 연구는 초, 중등 교육에서 IT 융합을 통한 학교 숲 활용 교육 방안을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위해 학교 숲 활용 교육에 대한 선행 연구를 분석하여 기존의 학교 숲 활용 교육의 문제점을 파악하였으며 초, 중등 교육 전문가의 인터뷰를 통해 학교 숲 활용 교육에 대한 요구를 분석하였다. 기존의 문제점과 요구 분석을 통해 IT융합을 통한 학교 숲 활용 교육 방안을 제시하였으며 전문가의 내용 검토를 통해 적합성을 탐색하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 동식물의 수집 및 관찰, 재배 및 수확, 간단한 공예 활동으로 이루어진 기존의 교육에 더하여 Hands-on Activity 중심의 IT 융합 수업을 제안하였다. 둘째, 다양한 재료, 피지컬 컴퓨팅 도구, 프로그래밍 툴을 활용한 IT융합 수업을 제안하였다. 셋째, 초등학교 실과의 식물 가꾸기, 동물 기르기 관련 단원과 중, 고등학교 기술 가정과의 생명기술 관련단원 등 2015 개정 교육과정과 연계한 수업 뿐 아니라 중학교 자유학기 활동 및 방과 후 학교 등 다양한 교육활동에서 활용할 수 있는 방안을 포함하였다. 학교 숲은 농업, 생명기술 관련 영역의 학습을 위해 매우 중요한 학습 공간이다. 따라서, 제시된 IT융합 수업을 통해 창의 융합 인재 양성을 목표로 하는 2015 개정 교육과정의 목표를 달성할 수 있는 교육 공간으로서의 가치가 재발견됨은 물론이며 재평가되는 계기가 될 것으로 기대된다.
기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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