염료감응형 태양전지는 지속 가능한 에너지원으로서 많은 관심을 받고 있다. 염료감응형 태양전지의 효율과 장기 안정성은 전극 물질과 전해질에 의해 크게 영향을 받는데 본 총설에서는 전해질에 초점을 두어 서술하고자 한다. 고분자 전해질막은 염료감응형 태양전지에서 기존의 액체 전해질을 대체하기 위한 대안으로 제시되어 왔다. 기존의 액체 전해질은 높은 효율을 나타낼 수 있지만 장기적인 안정성 문제와 누액 문제로 인해 고분자 전해질막에 관한 관심은 지속적으로 증가하고 있으며 매년 이와 관련된 논문들이 활발히 보고되고 있다. 본 총설은 염료감응형 태양전지를 위한 고분자 전해질막의 개념과 개발에 대한 간단한 설명을 다루고 있으며 고분자 매트릭스의 개질, 유-무기 가소제 및 이온성 액체와 같은 첨가제의 도입에 따른 염료감응형 태양전지의 효율과 전기화학적 특성에 대해서도 최근의 연구들이 정리되어 있다.
본 연구에서는 녹말(starch)과 poly(acrylonitrile) (PAN)으로 이루어진 가지형 공중합체 기반의 슈퍼 캐퍼시터용 전해질막을 손쉽게 제조하는 방법을 제시하였다. 가지형 공중합체(starch-g-PAN)는 세륨 이온에 의해 개시된 자유 라디칼 중합을 통해 합성되었다. 실온에서 어떠한 유기용매 없이 Starch-g-PAN 고분자를 이온성 액체, 1-ethyl-3-methylimidazolium dicyanamide (EMIM DCA)에 용해하였으며 1시간 동안 $100^{\circ}C$의 고온을 가해줌으로써 손쉽게 고분자 막을 만들었다. 제조된 막은 유연하여 플렉서블 고체 슈퍼 캐퍼시터의 전해질에 적용되었다. Starch-g-PAN 기반의 고분자 전해질막을 사용한 슈퍼 캐퍼시터는 0.5 A/g의 전류 밀도에서 약 21 F/g의 정전용량을 가졌으며 10,000 사이클 동안 86%의 유지율을 보이며 높은 주기 안정성을 보였다. 본 연구를 통해 starch-g-PAN 기반의 고분자 전해질막이 우수한 성능을 가진 플렉서블 고체 슈퍼 캐퍼시터에 응용될 수 있음을 확인하였다.
PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell) 고분자 막의 shorting 저항(Shorting Resistance, SR)은 고분자 막의 내구성에 관한 중요한 지표다. SR이 감소하면 shorting 전류(Shorting Current, SC)가 증가하여 내구성과 성능이 감소하고, SR이 약 0.1 kΩ·㎠ 이하가 되면 shorting이 발생하여 온도가 급상승하고 MEA(Membrane Electrode Assembly)를 연소시켜 스택 구동이 종료된다. Shorting 현상을 방지하기 위해서는 SR을 제어해야 하므로 SR에 영향을 주는 조건들에 대해서 연구하였다. SR 측정방법들에서도 차이가 있어서 DOE(Department of Energy)와 NEDO(New Energy and Industrial Technology Development Organization) 방법을 개선한 SR 측정법을 제시하였다. 상대습도와 온도, 셀 체결 압이 상승하면 SR이 감소함을 확인하였다. 고분자 막의 가속내구 평가과정에서 마지막 단계에서 SR이 0.1 kΩ·㎠ 이하로 급감해 수소투과전류밀도가 15 mA/㎠ 이상이 되었고, 이 MEA를 해체 후 SEM(Scanning Electron Microscope) 분석한 결과 고분자 막 내부에 백금이 많이 분포함을 보였다.
최근 일상생활 속 보행의 중요성이 강조되면서 보행권 보장 및 보행환경 조성을 위한 사업이 지역 곳곳에서 추진되고 있다. 선행 연구에서는 전주시 도로 이미지를 사용하여 보행환경 평가를 진행하고, 이미지 비교 쌍 데이터 세트를 구축하였다. 하지만 숫자로 표현된 데이터 세트는 보행환경 평가자들의 판단 기준을 일반화하거나 보행자가 선호하는 보행환경을 시각적으로 파악하기에 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 시각화를 통해 보행환경 평가의 결과를 해석하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할 결과를 활용하여 보행환경 평가자에게 영향을 미치는 보행환경 구성 요소를 분석한 결과, 보행자는 주로 'earth'와 'grass'가 많은 환경을 선호하지 않았고, 'signboard'와 'sidewalk'를 가진 환경을 선호하는 것으로 확인하였다. 제안된 연구는 향후 보행환경 평가의 참여자가 임의로 선택한 결과를 파악하고 분석할 수 있을 것으로 기대하며, 데이터에 대한 정제과정을 전처리로 수행함으로써 좀 더 향상된 정확도를 얻을 수 있을 것으로 판단한다.
본 연구는 생성형 AI를 활용한 소프트웨어교육에 관한 수업모델을 연구하였다. 연구 목적은 ChatGPT를 소프트웨어교육에 활용함으로써 비전공학생들의 프로그래밍 수업에서 교수자의 보조자 역할로 ChatGPT를 활용하기 위함이다. 또한, ChatGPT를 이용해 학습자 개별 교육이 가능하도록 설계하고, 학생들이 필요로 한 시점에 즉각적인 피드백을 제공하고자 하였다. 연구 방법은 교양과목의 파이썬 수업을 듣는 컴퓨터 비전공자를 대상으로 ChatGPT를 보조자로 활용하여 수업을 진행하였다. 그리고 비전공학생의 프로그래밍 교육에서 ChatGPT가 보조자로서 가능성이 있는지 확인하였다. 학생들은 ChatGPT를 과제작성, 오류수정, 코딩 작성 및 지식 습득에 활발히 사용하였으며, 오류 해결에 많은 시간이 걸리는 것을 프로그램을 이해하는데 집중할 수 있는 등 다양한 이점을 확인하였다. ChatGPT가 학생들의 학습 효율을 높일 수 있는 가능성 볼 수 있었으며, 교육에 활용하는 데 있어서 더 많은 연구가 필요함을 알 수 있었다. 향후에는 ChatGPT를 활용한 교육 모델의 발전과 보완, 평가 방법에 관한 연구가 이루어질 것이다.
컴퓨터 전공자들의 프로그래밍 개발 중심의 팀 프로젝트 수업은 프로그래밍 개발 능력과 팀원들 간의 협업 능력을 키울 수 있는 수업으로서, 기존에는 대면수업을 통해 교수자와 학습자간 그리고 팀을 이룬 학습자들 간에 긴밀한 상호작용으로 진행되어왔다. 그러나 2020년 COVID-19의 확산으로 대부분의 대학 수업들이 비대면 방식으로 진행됨에 따라 팀 프로젝트 수업 역시 비 대면으로 운영되어야 했으며 팀 활동을 위해 다양한 온라인 커뮤니케이션 방법이 모색되어야 했다. 본 연구에서는 팀 프로젝트 수업을 기존의 대면 수업으로 운영하였을 경우와 비대면 방식으로 운영하였을 때 학습자들이 느끼는 학습 효과에 대해 비교해보고자 한다. 대면 수업과 비대면 수업에 참여했던 학습자들을 대상으로 설문을 실시하여 팀 프로젝트 수업을 통한 학습 이해도, 수업 흥미도, 학습자간의 소통의 원활성, 수업 참여의 적극성 그리고 전체적인 수업 만족도에 대한 설문 결과를 비교 분석하였다. 향후 포스트 코로나 시대에는 대면과 비대면의 하이브리드 커뮤니케이션 방식이 대세를 이룰 것으로 예측되고 있는 만큼 대학 수업 방식에도 변화가 필요할 것이며 본 연구는 이를 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.
교통 신호등 자동 제어시스템 기술은 교통 체증 현상을 방지하고 횡단 보도를 건너는 보행자들의 안전을 목적으로 시작되었다. 이는 1가구당 2차량에 가까운 보급률을 보이고 있는 현대 사회에 불가피하게 생기는 문제인데 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 교통 신호등 자동 제어시스템 기술을 적용하고자 한다. 사거리에서 운전을 하다 보면 차량이 많이 지나가는 차선이 있는 반면 비교적 차량이 많이 지나가지 않는 차선들을 볼 수 있다. 이런 경우 차량이 많은 차선은 신호시간 내 차량이 모두 지나가지 못해서 교통체증이 발생하게 된다. 교통 체증을 최소화하기 위해서 압력 센서를 설치하여 차량이 많이 정체 되고 있는 차선에 신호의 시간을 증가시켜주고 차량이 많이 없는 차선은 기본 신호의 시간을 주어 차량이 많이 있는 차선의 차들의 교통 체증을 해소시켜 준다. 그리고 차량이 많이 지고 스마트폰의 보급이 많아지다 보니 횡단 보도에서 스마트폰을 보고있다 횡단 보도에서 사고를 당하는 경우 증가하고 있다. 이러한 보행자들을 위해 횡단 보도의 신호가 초록불이 되었을 때 간단한 음악이 나오고 발 밑에 횡단 보도 신호등과 같은 색깔이 나오게 하는 LED를 설치한다. 이렇게 하여 초록불이 들어왔다는 것을 보행자들에 인식시켜 보행자들의 안전을 지킬 수 있다.
코로나 팬더믹의 장기화에 따른 비대면 환경에서 대면 수업의 실재감을 제공하는 다양한 교수·학습 방법에 대한 시도가 이루어지고 있다. 실제 수업 현장에서는 대면수업과 다른 환경에서 학습자의 수준과 특성에 맞는 수업 설계의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 플립러닝을 기반으로 한 비대면 프로그래밍 수업에서 학업성취도에 따른 학습 참여 수준과 실재감의 차이를 분석하여, 맞춤형 학습역량 강화를 위한 교수 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 플립러닝 기반 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문을 통해 학업성취도에 따른 학습자들의 학습 참여 수준, 교수 실재감과 학습 실재감을 조사한 결과, 학업성취도 가장 높은 학습자일수록 학습 참여도 높고, 다음 수준의 학습자들이 교수 실재감과 학습 실재감은 가장 높은 것으로 조사·분석되었다. 이를 통해 학업성취도에 기반하여 학습자별 맞춤형 교수방안을 제시하였다.
대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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