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Nanocomposite Proton Conducting Membranes Based on Amphiphilic PVDF Graft Copolymer
노동규,최진규,고종관,설용건,김종학 한국고분자학회 2010 Macromolecular Research Vol.18 No.3
A novel comb-like amphiphilic graft copolymer of poly(vinylidene fluoride-co-chlorotrifluoroethylene)-graft-poly(4-styrene sulfonic acid-co-trimethoxysilyl propyl methacrylate), i.e. P(VDF-co-CTFE)-g-P(SSA-co-TMSPMA) was synthesized using an atom transfer radical polymerization (ATRP) technique. Successful synthesis and a microphase-separated structure of the copolymer were confirmed by proton nuclear magnetic resonance (1H NMR), FTIR spectroscopy and transmission electron microscopy (TEM). This graft copolymer was combined with tetraethoxysilane (TEOS) under acidic conditions to produce organic-inorganic nanocomposite membranes through an in-situ sol-gel reaction between TEOS and PTMSPMA, as characterized by X-ray diffraction (XRD) and TEM. Upon the introduction of silica, the proton conductivity and water uptake of the membranes decreased slightly but the thermal and mechanical properties of the membranes were enhanced significantly. Various morphologies of the nanocomposite membranes were obtained after controlling the TEOS concentration, which were correlated with the thermal, mechanical and transport properties.
데이터 리터러시 향상을 위한 인공지능 융합 문제해결학습 수업 모형 개발
노동규,오혜란,윤지원,전보경 서원대학교 사범대학 부설 교육연구소 2023 교육발전 Vol.42 No.3
Artificial intelligence (AI), a key base technology of the 4th Industrial Revolution, allows humans to realize high-dimensional thinking skills, which are cognitive, learning, and reasoning skills. The purpose of this study is to develop a teaching model that allows learners to develop data literacy through a series of processes that identify social issues in their lives through artificial intelligence prediction functions and propose solutions to problems based on data. To this end, the class model, design principles, and detailed guidelines were developed to improve data literacy by converging artificial intelligence with existing problem-solving learning models through prior literature review, and applied to classes for high school students. As a result of the study, students' data literacy improved statistically significantly (p<.001), so it was confirmed that the instructional model of this study had a positive effect on the improvement of learners' data literacy, and it is expected to lead to related studies in the future. 4차 산업혁명의 핵심 기반 기술인 인공지능(AI, Artificail Intelligence)은 인지능력, 학습능력, 추론능력인 인간의 고차원적인 사고능력을 구현하게 한다. 본 연구의 목적은 이러한 4차 산업혁명의 시대에서 학습자가 본인 주변 생활 속에서 일어나는 사회적 이슈를 인공지능의 예측 기능을 통해 파악하고, 데이터를 근거로 문제의 해결책을 제안하는 일련의 과정을 통해 데이터 리터러시를 함양시킬 수 있는 수업모형 개발에 있다. 이를 위해 선행 문헌 검토를 통해 기존 문제해결학습 모형에 인공지능을 융합하여 데이터 리터러시 향상을 위한 수업 모형 및 설계원리와 상세지침을 개발하고, 이를 고등학생 대상의 수업에 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p<.001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대해 본다.