이렇게 말할 수 있다 이 상자를 산 속으로 가져간다면, 어떤 도움을 주길 원하시나요? 두세 가지 생각을 먼저 들어보고, 워크숍에서 다시 이야기합시다. 오늘은 연구자들이 실제 문제를 어떻게 다루는지 보고, 어린 시절부터 시작된 이야기를 듣고, 우리가 진행 중인 프로젝트를 열어봅니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 실물을 보여주고 두세 마디 듣는 것만 하고, 시작할 때 인식 테스트는 배치하지 않습니다. 학생들이 제기한 질문은 화이트보드에 기록해, Box를 이야기할 때 다시 답변합니다.

다음 페이지로 이동 이틀 동안 우리는 계속 네 가지 사안에 집중했는데, 먼저 그것들을 연결합시다.

이렇게 말할 수 있다 첫째 날 우리는 세상에서 어떤 일이 일어나고 있는지 봅니다. 오늘은 과학자와 엔지니어가 어떻게 일을 하는지 보고, 보양이 젊었을 때의 문제에 대해 이야기합니다. 여러분은 자신의 생각을 말해도 되고, 당장은 답이 없어도 됩니다. 마지막으로 나는 워크숍과 진행 중인 몇 가지 프로젝트를 열어 문제가 어디서 비롯되었는지, 자료를 어떻게 찾고, 어떻게 계속할 수 있는지 설명합니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 네 가지 주제는 이틀간의 공통된 줄거리로, 네 개의 독립적인 과제가 아닙니다. 다른 사람과 세계를 소재와 수업 방향으로 삼으며, 학생에게 각 주제별로 의견을 요구하지 않습니다.

다음 페이지로 이동 어제 홍수를 맞닥뜨린 도시에 다시 돌아가 봅시다.

이렇게 말할 수 있다 이 지도를 기억하나요? 게임에서는 돈을 어디에 쓸지, 무엇을 먼저 보호할지 결정하게 됩니다. 해보지 않았더라도 그림을 보며 상상할 수 있습니다. 어느 단계에서 결정하기가 가장 어렵나요? 옆자리 친구와 각각 한 마디씩 말해보세요. 만약 미리 한 가지 소식을 알 수 있다면, 가장 알고 싶은 것은 무엇인가요? 질문은 일단 남겨둡니다.

이미지 출처 왼쪽 그림: Stop Disasters! 원본 홍수 장면 실험 스크린샷. https://www.stopdisastersgame.org/game/?lang=zh_Hans

현장에서 어떻게 가져갈까 학생들은 각자 가장 어렵다고 생각하는 결정을 한 마디씩 말한 후, 게임 그림에서 어촌 마을 예보판으로 이동합니다. 2분 동안 유지; 게임을 다시 시작할 필요 없음.

다음 페이지로 이동 날씨를 미리 알 수 있다면 선택이 다를지도 모릅니다. 먼저 연구자들이 정보를 실제 생활로 어떻게 전달하는지 봅니다.

이렇게 말할 수 있다 먼저 몇 가지 실제 시도를 봅니다: 새로운 식량 생산 방식, 철새 보호, 날씨 예측. 계속 알고 싶은 한 가지 방법과 그것이 누구에게 도움이 되는지 주목하세요.

시청 및 수업 진행 8분 중 약 6분간 시청하며, 시청 목록에서 식량, 생태, 날씨 각각 한 부분 선택 후 2분 동안 토론. 공개 버전은 원 사이트 링크 유지; 인터넷 환경이 좋지 않을 경우 그림, 원리와 교사 설명을 통해 계속 토론, 영화는 이미 봤다고 하지 않음.

시청 입구 film-library.html#science

이렇게 말할 수 있다 영상에서 이산화탄소로 전분을 합성하는 것과 효모로 단백질을 생산하는 것은 서로 다른 두 경로입니다. 둘 다 원료, 에너지, 장비가 필요합니다. 각각 무엇이 투입되는지 지적할 수 있나요? 실험 후에는 비용, 규모, 식품 안전성도 계속 검토해야 합니다.

출처 참조용(필요 시 설명) 중국과학원 · 이산화탄소에서 전분까지의 실험실 합성 (2021) | https://www.cas.cn/yw/202109/t20210924_4806812.shtml 2021년에 이산화탄소에서 전분까지 기초 합성을 달성; 원료, 에너지, 촉매 시스템 필요, 공기가 자동으로 음식이 되거나 경제적 대량생산이 이미 이루어진 것은 아님. CCTV · 효모 단백질 (2024) | https://tv.cctv.com/2024/12/26/VIDEgDO8WrxdrcuerEY3705p241226.shtml 효모 성장은 원료와 조건 필요; 음식은 저절로 생성되지 않습니다. DeepMind · AlphaFold | https://deepmind.google/science/alphafold/ 구조 예측은 연구 단서를 제공; 기능과 응용은 여전히 실험 필요.

DNA 과학 애니메이션 · 수업 후 확장 film-library.html#science

현장에서 어떻게 가져갈까 학생에게 하나의 원료 또는 에너지 투입을 지적하게 하고, 반복 재생하지 않습니다. 이산화탄소로 전분, 효모 단백질을 구분; 실험실 성과를 이미 일반 상업화된 것으로 말하지 않습니다.

다음 페이지로 이동 이러한 새로운 생산 경로는 테스트가 필요하며, 기상 예측 또한 점검이 필요합니다. 영상 속 여러 도구로 돌아갑니다.

이렇게 말할 수 있다 판구는 날씨 장을 예측하고, GenCast는 가능한 시나리오 세트를 제공하며, Aurora는 다양한 대기 작업에 적응할 수 있고, Earth-2는 모델, 시뮬레이션, 시각화 도구를 포함한다. 이들을 볼 때는 먼저 무엇을 예측하는지, 얼마나 미리 하는지, 어떻게 검증하는지 물어야 한다. 수업에서의 시연 코드도 아직 실시간 예보로는 실행되지 않는다.

출처 참조용(필요 시 설명) 판구 날씨 · 저자 오픈소스 저장소 | https://github.com/198808xc/Pangu-Weather 2023 연구 사례; 구체적인 성능은 과제, 변수 및 평가 조건에 따라 제한됨. DeepMind · GenCast(2024) | https://deepmind.google/blog/gencast-predicts-weather-and-the-risks-of-extreme-conditions-with-sota-accuracy/ 집합 시나리오로 날씨의 불확실성을 설명; 수업 내 확률 칩은 가상 시연. 마이크로소프트 연구소 · Aurora(2025 소개) | https://news.microsoft.com/source/features/ai/microsofts-aurora-ai-foundation-model-goes-beyond-weather-forecasting/ 다양한 지구 시스템 예측 과제에 적응 가능, 홍보 자료대로 전면 최고라고 발표하지 않음. NVIDIA · Earth-2 | https://www.nvidia.com/en-us/high-performance-computing/earth-2/ 모델, 도구 및 시뮬레이션 플랫폼 체계, 단일 모델로 미래를 결정하는 기계가 아님.

판구 비공식 시연 코드 https://github.com/HaxyMoly/Pangu-Weather-ReadyToGo

현장에서 어떻게 가져갈까 이 페이지 2분: 약 1분은 네 가지 도구의 다른 과제를 구별, 1분은 관심 있는 방향을 듣고 전환. 모델 검증 문제는 다음 페이지에서 구체적으로 논의, 순위 비교는 하지 않음.

다음 페이지로 이동 이러한 모델은 연구자가 만들어야 함. 현재, 일부 팀은 AI가 날씨 모델 개발에 참여하도록 함. 만들어진 후에는 무엇을 확인해야 함?

이렇게 말할 수 있다 방금 몇 가지 날씨 예측 도구를 살펴보았다. Atria 팀은 또 다른 것을 보여주었다: AI가 기상 데이터를 처리하고 모델을 구현한 후 학습을 실행하는 것이다. 화면에는 그들의 보고서에서 제공한 시연 인터페이스가 있다. 만약 주말에 우리가 산에 간다면, 이 그림을 보고 바로 경로를 정할 수 있을까? 무엇을 더 확인하고 싶은가? 작업 완료 후에는 데이터 출처를 확인하고, 학습과 조정에 사용되지 않은 데이터로 오차를 검증하며, 실질적인 용도에 맞는지 확인한다. 전 세계 날씨 모델 시연 역시 이 산길 안전을 직접 증명하지 못한다. 사람과 AI가 함께 연구할 때, 사람이 제시하는 필요 사항, 선택한 검증 방법, 결과 판단이 모두 중요하다.

현장에서 어떻게 가져갈까 이 페이지 2분: 약 45초 동안 시연 내용 설명, 40초 동안 학생 한두 명이 확인하고 싶은 사항 청취, 25초 동안 데이터 및 독립 검증 보충, 10초 동안 AI Quest. 세 가지 질문은 토론 단서이며, 용어 정답은 요구하지 않는다; 필요 시 '연습한 문제로 자신을 평가할 때와 본 적 없는 문제를 풀었을 때, 차이가 무엇인가' 예시를 든다. 이 페이지에는 실시간 모델이나 예보가 없으며, 추가 긴 영상 재생도 없다. 원본과 AI Quest 시간은 유지.

확인 가능한 작성자 보고서 원시 보고서 4-5페이지: 네트워크 검색이 비활성화된 시연에서, 100GB 이상의 기상 데이터를 처리하고 4억 개 이상의 매개변수를 가진 ViT 계열 네트워크를 구현하며, 45000단계 학습을 수행하고 69개의 기상 변수를 포함합니다. 이는 저자가 보고한 선택 사례이며, 본 강의에서 독립적으로 재현한 것은 아니며 평균 작업 성공률을 나타내지 않습니다. 5페이지 그림 2에서는 기상 인터페이스에 예측 정확도를 보고하지 않은 것으로 표시되어 있습니다. https://github.com/atria-asi/Atria-Dawn-Preview/blob/main/atria-dawn-preview.pdf

과학적 검증의 범위 '보지 않은 데이터를 따로 두고, 참조와 비교하고, 오차 및 용도를 확인'은 본 강의에서 제시한 검증 요구사항으로, 이번에 Atria의 기상 모델을 이 방법으로 검증했다고 주장하는 것은 아닙니다. 참조 데이터 역시 출처와 품질을 명시해야 하며, 인터페이스에 표시된 Ground Truth를 오류 없는 관측으로 직접 간주할 수 없습니다. 학습, 하이퍼파라미터 조정, 최종 테스트 데이터가 겹치지 않도록 주의하고, 시계열은 시간적 누수(timesequence leakage)를 주의하며, 예측 시효, 변수, 지역별로 따로 점검하고 적절한 기준선과 동일한 설정에서 비교해야 합니다. 극단 이벤트 등의 사용 시나리오도 점검해야 합니다. 위 내용은 교사가 질문에 따라 설명할 때 참고하도록 하며, 2분 내에 용어를 주입하는 방식은 아닙니다.

본 페이지에서 지지되지 않는 결론 논문에서는 '1분 예측으로 향후 1주일 예측' 및 일부 지표가 FourCastNet을 초과한다고 언급하지만, 이번 보고서에 해당 부분에 충분히 검증할 수 있는 소요 시간 구성이나 비교 결과가 제시되지 않아 교실 성능 결론으로 삼을 수 없습니다. 1분을 전체 모델 설계 학습 소요 시간으로 간주할 수 없습니다. 보고서 7-8, 12-13페이지에서는 지속 가능한 재귀적 자기 개선을 여전히 미해결 문제로 두고 있으며, 이미 구현된 것으로 말할 수 없습니다. 연구 과제 기록의 인간-기계 분업은 해당 팀 사례일 뿐, 인간의 판단이 항상 올바르거나 모든 연구가 동일하다는 것을 입증하지 않습니다.

이미지, 시간 및 원 출처 본 강의는 로컬 보고서 스냅샷을 기준으로 하며, 접근 및 검증일자는 2026-09-15입니다.

다음 페이지로 이동 다음은 우리가 선택할 차례입니다: 홍수를 예측하려면 AI에 어떤 자료를 제공해야 할까요? AI Quest를 열어 확인하세요.

이렇게 말할 수 있다 이 과제는 Market Marshes라 부르며, Google Research와 스탠포드 학습 가속기가 개발했다. 우리는 홍수에 영향을 받을 수 있는 시장을 돕는다. 훈련을 바로 시작하지 말자. 강물이 올라갈지 알고 싶다면, 어떤 자료를 찾아야 할까? 선택한 자료는 이 질문과 어떤 관련이 있을까?

중국어 체험판 및 원본 입구 ./ai-quests.html#classroom

Google AI Quests https://research.google/ai-quests/intl/en_us

개발 및 교실 자료 https://research.google/ai-quests/intl/en_us/teacher-resources https://research.google/ai-quests/intl/en_us/additional-resources/flexible-quest-market-marshes https://research.google/ai-quests/intl/en_us/faq Google Research와 Stanford Accelerator for Learning이 공동 개발. 공식 홈페이지에는 완전 독립 실행형 프로젝션 지원이 있으며; 이번 5분 선택 활동은 AHALab에서 설계, 이 선택 활동의 교육 효과는 실제로 관찰 필요.

현장에서 어떻게 가져갈까 네 명이 짝을 이루거나, 코드를 스캔해 원본 Гоогле AI Ques를 열거나, 같은 화면을 함께 시청할 수 있습니다. 5분 이내에 단 하나의 데이터 항목이나 예측만 생성되고 이유를 교환합니다; 전체 게임을 완료하겠다는 약속은 없습니다; 네트워크가 사용 불가능할 때는 같은 문제를 로컬 도움말 페이지에서 논의하세요.

다음 페이지로 이동 모델은 결과를 계산하며, 사람들은 이해하고 받아들이며 행동해야 합니다.

이렇게 말할 수 있다 방금 데이터를 선택하고 모델 테스트 방법을 논의했습니다. 이제 예보가 시험을 통과했다고 가정하면, 단 한 번의 알림이 누군가에게 확실히 도움이 될 수 있을까요? 어떤 사람들은 휴대전화가 없고, 어떤 사람은 명확하게 읽지 못하며, 어떤 사람들은 경고를 받지만 교통수단이 없는 경우도 있습니다. 수신, 이해, 확인, 준비, 완료 확인 단계를 따라, 여전히 도움이 필요한 곳을 찾으세요.

현장에서 어떻게 가져갈까 1분: 30초 AI 퀘스트를 사용자 시나리오에 연결, 20초 동안 연결되지 않을 수 있는 구간을 듣고, 10초 동안 생태계 관측으로 전환. 이전 조류 관찰 소식은 더 이상 언급하지 않습니다.

다음 페이지로 이동 기상 위험에 대비하라고 상기시키는 것부터, 도구가 다른 생명을 관찰하는 데 어떻게 도움이 되는지 보는 것까지.

이렇게 말할 수 있다 이것은 AVIS 프로젝트에 수록된 조류 탐지 영상으로, 원 사이트에서 클립을 열 수 있습니다. 박스가 계속 따라다니나요? 어떤 장면을 멈춰서 다시 보고 싶나요? 옆의 100장의 이미지는 또 다른 가상 연습 데이터이며, 그중 50장에는 새가 있습니다. 임계값을 높이면 오탐은 줄지만, 누락은 증가할 수 있습니다. 어떤 오류가 더 걱정되며, 왜 그런가요?

조류 탐지 시연 원본 영상 https://www.zimablueai.com/project-avis.html

AVIS에 수록된 네 개의 모니터링 영상 ./avis-videos.html

AVIS 현지 출처 확인 원 사이트: https://www.zimablueai.com/project-avis.html

현장에서 어떻게 가져갈까 기존 조류 탐지 화면을 재생하고, 다른 학생에게 관찰한 단서를 말하게 하세요. 임계값 애니메이션은 예시이며, 이 영상의 실제 모델 파라미터가 아닙니다.

다음 페이지로 이동 영상을 남긴 후에도, 누군가는 현장에 가야 합니다.

이렇게 말할 수 있다 포양호의 모니터링은 순찰과 협조가 필요하다. 장돌고래 연구에서는 번식 중인 모자 행동을 기록하고 식별한다. 이동 곤충 레이더는 해충 상황 판단을 돕는다. 각자 다른 업무를 지원하며, 모두 장비를 사용했다고 보호 문제가 해결되었다고 말할 수는 없다.

출처 참조용(필요 시 설명) 화웨이 및 협력사 · 포양호 백학 | https://www.huawei.com/cn/tech4all/stories/protecting-white-cranes-ai-poyang-lake 기관 프로젝트 설명; 모니터링 능력과 생태 보호 최종 성과를 각각 점검. 중국과학원 수생연구소 · 장돌고래 행동 식별 (2026-06-23) | https://www.ihb.cas.cn/xwdt/zhxw/202606/t20260623_8232072.html 번식 보호 현장의 스마트 행동 식별은 전체 장강 야외 전반으로 일반화할 수 없다. 상호 실험실 · 저장 곤충 레이더 (2025-06-13) | https://www.xhlab.ac.cn/xhdt/xhyw/202506/t20250613_956.html 성도 이동성 해충 모니터링·조기경보 시험 운영; 확인되지 않은 ‘전 세계 최대’라고 쓰지 않음. 화웨이 · TECH4ALL | https://www.huawei.com/cn/tech4all 기업과 보호·연구기관 협력 프로젝트 정보; 실제 효과와 유지 관리 확인.

현장에서 어떻게 가져갈까 학생들에게 한 곳의 순찰 작업을 보여줘: 사람이 확인해야 하는 것, 도구로 생략할 수 있는 단계.

다음 페이지로 이동 서식지 보호 시, 에너지와 토지 사용 문제도 마주친다. 당신들은 하서회랑을 다니며 이런 기록을 남긴 적 있다.

손그림에서 장비 찾기 먼저 학생의 이 기록을 보자. 누군가 현장의 거울이 왜 회전하는지 기억하나요? 이것들은 헬리오스코프라고 하며, 태양을 따라가며 빛을 탑 꼭대기의 집열기로 반사합니다. 오른쪽은 동종 공정—간쑤성 과주의 쌍탑 발전소: 거울 약 3만 장, 두 개 탑, 한 대 터빈 발전기 공유. 여기에 6시간 설계된 용융 소금 저장 시스템이 있습니다. 거울 자체는 빛을 직접 전기로 바꾸지 않으며, 실제 발전 전에 열은 여러 과정을 거칩니다.

출처와 수치 범위 CCTV, 2024-07-16, 과저우 쌍탑 태양열 저장 발전소：https://news.cctv.cn/2024/07/16/ARTIu4jiTlB5HCrY2aMNyJVv240716.shtml 약 3만 개의 헬리오스타트, 두 개의 탑과 하나의 터빈, 6시간 저장 열은 당시 보도와 프로젝트 책임자 진술에 따른 것임. 보도에서 '용융염 끓는점 600℃'는 사용하지 않음; 용융점, 작업 온도, 열 안정성 상한은 끓는점과 다르므로 혼용 불가. DOE 원리 설명：https://www.energy.gov/cmei/systems/thermal-storage-system-concentrating-solar-thermal-power-basics

현장에서 어떻게 가져갈까 먼저 학생들의 허시 회랑 손그림을 보고; 혹시 참여한 사람이 있으면 보충 설명. 기존 과저우 발전소 뉴스를 클릭해 현장 보기, 재생 시간은 본 페이지에서 3분, 추가 시간 없음. 학생들이 조사한 발전소와 오른쪽 유사 공정을 혼동하지 않음.

다음 페이지로 이동 열이 흐르는 순서를 따라가면 해가 진 후 어떻게 계속 발전하는지 알 수 있음.

두 개의 회로를 따라 설명합니다 거울이 빛을 타워 꼭대기로 집중시켜 흡열기를 흐르는 용융 소금을 가열합니다. 뜨거운 소금은 단열 탱크에 저장되고, 발전이 필요할 때 증기 발생기에게 열을 전달합니다. 물이 증기로 변하고, 터빈을 돌려 발전기를 구동합니다. 과열된 소금은 다시 냉염 탱크로 돌아가 재가열을 기다립니다; 여기를 냉염이라고 부르지만, 상대적으로 온도가 낮은 것일 뿐 여전히 매우 뜨거워서 액체 상태를 유지해야 합니다. 증기는 응축되어 물이 되어 자신의 회로를 돌아 소금과 섞이지 않습니다.

낮, 밤, 그리고 사용 완료 버튼을 밤으로 전환: 거울 필드는 더 이상 햇빛을 모으지 않지만, 열 소금 탱크는 여전히 열을 공급할 수 있습니다. 다시 저장 열 사용 완료로 전환: 새로운 열원이 없으면 발전을 계속할 수 없습니다. 이는 큰 열 저장 단열 시스템과 같으며, 열 손실도 있습니다. 6시간은 특정 프로젝트 설계 지표이며, 어떤 날씨나 어떤 전력 사용량에서도 무한히 지속된다는 의미가 아닙니다.

원리 출처 DOE：이중 탱크 직접 저장 열 회로, 열염이 열교환기를 통해 증기 생성, 냉각 후 저온 탱크로 돌아감. https://www.energy.gov/cmei/systems/thermal-storage-system-concentrating-solar-thermal-power-basics DOE：기존 태양열 발전소에서 일반적으로 사용하는 액체 질산염 저장 및 열 전달. https://www.energy.gov/cmei/systems/solar-thermal-energy-storage-and-heat-transfer-media 수업 시범과 세 가지 운전 상태는 AHALab에서 편집한 것이며, 특정 발전소의 실제 제어 시스템이나 측정 데이터가 아님.

현장에서 어떻게 가져갈까 기존 열 흐름도를 사용하여 집광, 저장열, 증기, 발전을 찾음; 거울을 태양 전지판이라고 부르지 않음.

다음 페이지로 이동 렌즈장(미러필드)은 전력을 제공하지만, 땅을 점유하고 주변 환경을 변화시킴. 원래 여기 살던 생명체는 어떻게 됨?

발전 원리에서 현장으로 돌아오다 이전에 열을 유지하는 방법을 살펴봤습니다. 이제 역을 둘러보면, 하늘의 새들과 땅에 있는 동식물들도 이곳에 살고 있습니다. 이반파는 넓은 거울 면적을 가지고 있으며, 탑 꼭대기 주변의 높은 빛 플럭스는 지나가는 새들에게 피해를 줄 수 있습니다. 시설 충돌도 조사가 필요한 이유입니다. 도로, 울타리, 공사 시설은 동물의 서식지와 접근성을 변화시킵니다. 사막은 사용되기를 기다리는 사막이 아닙니다.

기술을 구분하고 공통 문제를 살펴보세요 이반파는 용융염 열 저장 없이 집중된 빛을 이용해 직접 증기를 발생시킵니다. 우리가 본 과저우 발전소에는 야간에 저장된 열을 활용할 수 있는 열 저장 시스템이 있습니다. 하지만 열 저장이 빛의 집중, 공간 사용, 물 사용 영향을 자동으로 없애지는 않습니다. 생태계가 개선되었는지 판단하려면 단순히 녹지 양만 보는 것이 아니라, 이는 원래 종, 통로, 토착 식물, 그리고 수질의 변화에 따라 달라집니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 기존의 실제 이미지를 사용해 거울장과 주변 생태계를 관찰합니다; 서로 다른 장소에 대한 신원을 유지하세요. 거울 아래 푸른 잔디를 전반적인 생태 개선의 증거로 여기지 마세요.

다음 페이지로 이동 방금 용융된 소금은 태양의 열을 저장하는 데 사용된다. 또 다른 기법인 용융염은 핵반응에서 발생하는 열을 이용해 두 기법을 구분합니다.

이렇게 말할 수 있다 방금의 소금은 햇빛으로 가열된 것이다. 이 그림 속의 소금은 핵연료를 담고 있으며, 열은 핵분열에서 나온다. 상하이 응용물리연구소의 연구 소개를 읽으면서 알게 된 것은, 이 경로가 중국에서 이미 반세기 넘게 연구되어 왔다는 것이다. 1970년대의 '728 공정'에서 용융염로를 탐구했지만, 이후 연구 방향이 조정되었고, 2011년 중국과학원이 이 연구를 재개했다. 2025년까지 연구진은 보고했다: 감숙 무위 실험로에서 이미 토륨이 우라늄으로 전환됨을 검증했다. 이렇게 이해할 수 있다: 토륨이 핵 전환을 거쳐 핵분열 가능한 우라늄-233이 형성되고, 핵분열을 통해 에너지가 방출된다. 이번 실험에서는 핵심 핵종의 변화를 측정해 직접적인 증거를 확보했다. 성과는 2026년 3월 2025년도 '중국 과학 10대 발전'에 선정되었다. 다음 단계는, 이러한 능력을 장기적이고 신뢰할 수 있는 공학으로 바꾸는 것이다: 소금이 고온에서 배관을 부식시키지 않을까? 정지 후 열은 어디로 갈까? 이런 문제들도 하나하나 해결해야 한다.

역사와 실험 발전 1970년대 내러티브를 도입하는 데 사용됨; 세부 사항은 상하이 응용물리 연구소 연구원들이 회고하며 교차 검증: https://www.sinap.cas.cn/xwzx/cmsm/202511/t20251101_8004733.html 2011년 특별 프로젝트 재개: https://www.sinap.cas.cn/zt/jnxhjlsz/mtbd/202511/t20251105_8006500.html 2025년 실험 보고: https://www.sinap.cas.cn/xwzx/kydt/202511/t20251102_8004865.html 국가자연과학기금위원회 2026-03-25 선정 명단 발표: https://www.nsfc.gov.cn/p1/3381/2821/121279.html 여기서는 동료의 전달 관계를 증거로 대신하지 않으며, 수상 여부를 상업 원전 안전 인증과 동일시하지 않음.

전체 도해, 실경 및 자료 ./nuclear-reference.html#china-progress

현장에서 어떻게 가져갈까 연구 진행 상황과 실험로 규모를 2분 만에 설명. 기존 자료 출처는 참고 페이지에 남기며, 실험 성과가 상업용 원자로 성능을 보장하는 것은 아님.

다음 페이지로 이동 그것이 어느 단계에 도달했는지 이해한 후, 어떤 사고 메커니즘에서 설계상 이점이 있는지 비교.

이렇게 말할 수 있다 어느 쪽이 더 안전한지 묻는다면, 먼저 범위를 가진 판단을 제시함: 고압으로 방사성 물질이 배출되는 것을 방지하는 데 있어 액체 연료 용융염 원자로가 설계상의 장점이 더 많음. 후쿠시마 같은 비등수형 원자로의 물은 고압에서 운전되지만, 연료염 회로는 대기압에 근접할 수 있음. 이어서, 정전이 되었을 때도 안전한가? 두 종류 원자로 모두 정지 후 잔열이 있어 계속 냉각해야 함. 일부 용융염 원자로 설계는 자연 순환을 사용하거나 연료염을 냉각이 가능한 용기로 이동시킴. 이들은 사고 과정을 바꿀 잠재력이 있으나, 냉각이 지속되는지, 용기가 신뢰할 수 있는지 검증이 필요함. 단순히 '저압'만으로 장래 발전소의 사고 확률이 꼭 낮다고 단정할 수 없음.

사실 근거와 적용 범위 S1 · IAEA · 용융염 원자로 기술 현황（2023） https://www-pub.iaea.org/MTCD/Publications/PDF/STI-DOC-010-489_web.pdf 제3장: 저압, 방사성 물질 잔류의 잠재적 장점, 그리고 염화학, 재료 및 안전 분석 연구 과제; PDF 24~33페이지. S2 · IAEA · 후쿠시마 제1원전 사고（2015） https://www-pub.iaea.org/MTCD/Publications/PDF/Pub1710-ReportByTheDG-Web.pdf 사고 원자로, 비등수형 원자로(BWR) 원리, 정지 후 냉각 상실, 방사성 물질 방출 및 복구 작업. BWR 약 7 MPa는 Box 2.1 참조, PDF 38페이지. S6 · IAEA · 용융염 원자로 재료 연구 워크숍（2026） https://conferences.iaea.org/event/466/ 2026년 재료, 부식, 염화학 및 다물리장 분석 연구 일정. 아직 검증이 필요한 공학적 문제를 설명하는 용도로 사용하며, 회의 계획 자체를 안전 성능 검증으로 간주하지 않음.

전체 대조표 및 자료 ./nuclear-reference.html

현장에서 어떻게 가져갈까 기존 비교 기준 유지: 고압 방출 메커니즘에서의 설계 장점이 모든 사고 위험 감소를 의미하지 않음. 자세한 증거는 원본 참고 페이지 확인.

다음 페이지로 이동 압력 조건은 한 측면일 뿐, 방사성 물질을 유지할 수 있는지는 어떤 단계에 달려 있는가?

이렇게 말할 수 있다 방사성 물질이 시스템 안에 남을 수 있는지에 관해서, 저압 액체 연료 용융염 원자로에는 두 가지 유리한 조건이 있음: 압력이 방출을 추진하는 동력이 작고, 염이 많은 핵분열 생성물을 붙잡을 수 있음. 따라서 일부 사고 방출을 줄일 잠재력이 있음. 후쿠시마 설비는 심각한 사고에서 이미 환경 오염이 발생했음. 그러나 이것이 모든 BWR의 오염 확률이 모든 토륨 기반 용융염 원자로보다 반드시 크다고 결론지을 수는 없음. 연료염 누출, 배기가스 처리 실패, 삼중수소 이동은 여전히 용융염 원자로가 방지해야 할 경로임. 어느 사고 후 결과가 더 심각한지는 어떤 핵종이, 얼마나, 어떻게 사람과 생태계에 도달했는지에 달려 있음. 토륨 사용은 이러한 문제를 제거하지 못함.

사실 근거와 적용 범위 S1 · IAEA · 용융염 원자로 기술 현황(2023) https://www-pub.iaea.org/MTCD/Publications/PDF/STI-DOC-010-489_web.pdf 제3장: 저압, 방사성 물질 체류의 잠재적 장점, 그리고 염 화학, 재료 및 안전 분석의 연구 개발 과제; PDF 24–33페이지. S2 · IAEA · 후쿠시마 제1원전 사고(2015) https://www-pub.iaea.org/MTCD/Publications/PDF/Pub1710-ReportByTheDG-Web.pdf 사고 원자로, 비등수형 원자로 원리, 정지 후 냉각 상실, 방사성 물질 방출 및 복구 작업. BWR 약 7 MPa 참조 Box 2.1, PDF 38페이지. S5 · IAEA · ALPS 처리수 방출 계획 검토(2023-07-04) https://www.iaea.org/newscenter/pressreleases/iaea-finds-japans-plans-to-release-treated-water-into-the-sea-at-fukushima-consistent-with-international-safety-standards 당시 검토된 통제되고 단계적으로 시행되는 방출 계획에 대한 조건부 방사선 영향 평가를 제공하고, 지속적인 독립 점검을 약속함.

전체 대조표 및 자료 ./nuclear-reference.html

현장에서 어떻게 가져갈까 기존 비교 도표에서 재고, 방출 경로, 차폐 및 현장 조건이 결과에 함께 미치는 영향을 설명함. 비교 가능한 데이터가 부족한 사고 확률 순위는 제공하지 않음.

다음 페이지로 이동 한 방법이 장기간 효과를 발휘하려면 반복 연구와 많은 사람들의 협력이 필요함. 휴식을 취한 후, 보얀이 어떻게 시작했는지 이야기하는 것을 들어봄.

이렇게 말할 수 있다 물을 마시고, 잠시 걸어보기. 다음부터는 새로운 기술 용어를 더 이상 추가하지 않음. 남은 시간 동안 하나의 구체적 문제를 선택하고, 그것에 대한 시작할 수 있는 실험을 설계해 봄.

현장에서 어떻게 가져갈까 10분 휴식. 물 마시기 활동 안내, 화면은 정지 상태로 유지, 내용 계속 설명하지 않음.

다음 페이지로 이동 돌아온 후, 우리는 보얀 본인이 이야기하는 것을 듣습니다.

이렇게 말할 수 있다 보얀이 직접 회상: 젊었을 때 무엇을 보고 어떤 시도를 했으며, 누가 함께 했는지. 청소년 시절의 구상과 이후 팀이 만든 시스템은 시간 순으로 나누어 살펴봐야 합니다.

시청 및 수업 진행 3분 선택 영상: 원본 영상에서 본인의 회상 시작 지점 약 2분 선택; 마지막으로 인상 듣기. 각 플랫폼 오프닝 다름, 장면에 따라 선택, 검증되지 않은 통일된 타임코드 제공하지 않음.

본인 서술 https://www.wildhope.tv/episode/the-great-ocean-cleanup/

이렇게 말할 수 있다 방금 보얀 자신의 이야기를 들었습니다. 처음의 관찰이 매우 중요하며, 이후의 연구, 테스트, 유지 보수, 팀 협력 또한 필요합니다. 우리는 여기서 한 가지 단계를 배울 수 있습니다: 먼저 눈에 보이는 문제를 명확히 말한 후, 함께 연구할 사람을 찾는 것입니다.

출처 참조용(필요 시 설명) ABC · Boyan Slat（2018） | https://www.abc.net.au/btn/classroom/ocean-rubbish-clean-up/10448624 청소년 문제에서 팀 프로젝트로; 2018년 보도는 이후 프로젝트 전체 결과와 같지 않습니다. WILD HOPE · The Great Ocean Cleanup | https://www.wildhope.tv/episode/the-great-ocean-cleanup/ 본인의 회상과 팀 활동; 영상 속 연도를 유지함.

현장에서 어떻게 가져갈까 1분 동안 한 학생이 기억하는 원본 내용을 듣습니다; 1분 동안 팀, 프로토타입과 유지 보수를 보충 설명합니다. 다른 의견을 허용하며, 학생들이 그의 인생 경로를 따라야 한다고 요구하지 않습니다. 이후 세 페이지를 통해 다양한 시작을 봅니다.

다음 페이지로 이동 보얀은 바다 속 플라스틱을 조금 줄이고 싶어 합니다. 케냐에서 한 소년은 동시에 집의 소와 근처 사자를 걱정합니다.

이렇게 말할 수 있다 보얀의 문제는 바다에 있고, 리처드의 문제는 집 문 앞에 있다. 그는 집의 소들을 돌봐야 하지만, 밤에는 사자가 온다. 소는 가족의 생계 수단이고, 사자를 다치게 하면 또 다른 문제가 생긴다. 그는 소우리 옆에서 손에 등을 들고 걸을 때 사자가 피한다는 것을 알아차렸다. 그래서 그는 교대로 깜빡이는 불빛을 만들어 불빛이 마치 사람이 움직이는 것처럼 보이게 하고, 태양광으로 전력을 공급해 보기로 했다. 나중에는 가족, 다른 목동과 파트너들도 참여했다. 이 장치는 자세히 보는 것이 좋다: 소우리는 어떤 모습인지, 불빛은 어디에 설치되었는지, 누가 관리하는지, 이러한 요소들이 이 장치의 효과와 관련이 있다.

현장에서 어떻게 가져갈까 총 2분: 약 70초 이야기, 30초는 한 학생이 관찰하고 싶은 위치를 지적하도록 남기고, 나머지는 전환에 사용. 사진은 13세 때 TED에서 이야기한 모습; EPO 자료에 따르면 그는 11세부터 제작 시작. 세 가지 과정은 기존 입장 공개와 함께 나타나며, 학생이 발명을 맞출 필요 없음. TED 링크는 원본 영상 선택 사항이며, 이 페이지에서는 추가 재생 없음. 깜빡이는 불빛이 다른 야생동물과 환경에 효과적인지는 이를 통해 판단할 수 없음.

자료 출처와 범위 리처드 투레레(Richard Turere) 11세에 Lion Lights 제작(EPO); 13세에 TED에서 발표(2013) https://www.ted.com/talks/richard_turere_my_invention_that_made_peace_with_lions 11세는 제작 시작, 13세는 TED 발표 연령. 플래시 라이트가 모든 동물, 모든 환경에서 효과적이라는 결론은 아님; 지속적인 관찰, 유지 및 지역 사용자 피드백 필요. 기타 출처: https://www.epo.org/ko/news-events/press-centre/press-release/2023/732589 이미지 출처: TED2013 발표 표지; 11세 제작 당시 현장이 아니라 발표 당시 사진. https://pi.tedcdn.com/r/pe.tedcdn.com/images/ted/1d369b73bf27ebdb1450605454d66229bda2ab1c_1600x1200.jpg?u%5Br%5D=2&u%5Bs%5D=0.5&u%5Ba%5D=0.8&u%5Bt%5D=0.03&quality=82&c=1050%2C550&w=1050 이미지 저작권은 원권리자에게 있음; 출처 및 사용 범위는 자료 설명 참조, AHALab 오리지널 또는 CC BY 허가 아님.

다음 페이지로 이동 리처드는 집에서 시작한 문제로부터 출발. 다른 사람들은 주변 작은 생명체에 관심을 가지는 것으로 시작.

이렇게 말할 수 있다 왼쪽에 있는 닝보 청년 세 명은 곤충을 좋아합니다. 그들은 자료를 관찰하고 연구하며; 어떤 곳은 전시회를 열고, 어떤 곳은 대중 과학 영상을 촬영한 뒤 발견한 내용을 다른 이들과 공유합니다. 보도 당시 그들은 10세, 11세, 13세였다. 오른쪽에는 또 다른 학교의 이야기가 있습니다: UWC 창슈 학생들은 새들이 캠퍼스 유리에 부딪히는 것을 발견하고 이동철에도 계속 기록을 진행하며 연구자들과 상담하고, 학교와 함께 조류 예방 스티커를 부착한 뒤 설치 후 상황을 점검했습니다. 또한 캠퍼스 조류 관찰 웹사이트도 만들었습니다. 두 이야기는 반드시 같은 지점에서 시작할 필요는 없습니다: 처음에는 벌레를 보거나 다친 새를 발견하고 나서 계속 배울 수 있습니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 총 2분: 진짜 단체 사진으로 닝보 이야기를 전하고, 창슈 UWC를 오른쪽에 독립적으로 표시해 같은 팀으로 오해하지 않도록 하세요. 설명하는 데 약 80초, 그중 20초는 후속 질문을 위해 예약되어 있습니다. 학생들이 관심이 있다면 다음 12분 동안 원문을 자유롭게 탐색할 수 있습니다. 여기서는 지속적인 관찰, 협력, 설치 행동만이 확인된다; 계절별 통계는 스티커가 새 충돌률을 줄였다는 인과관계를 증명할 수 없습니다. 관찰은 주로 사진 촬영과 기록에 집중되어 있으며, 수집 업무는 부여되지 않습니다.

자료 출처와 범위 닝보 곤충 소년: 추난친, 이어언, 시저행 2024년 보도 당시 각각 10세, 11세, 13세 https://www.zast.org.cn/art/2024/7/19/art_1674358_58973084.html 이는 흥미, 공유 및 관찰의 사례이며, 멸종위기종 보호 성과를 허구로 꾸민 것이 아닙니다. 전시는 채집, 번식 및 표본을 포함하고; 수업 안내에서는 관찰, 촬영 및 자료 조사 우선이며, 완성 작품을 위해 무작위로 채집하는 것은 권장하지 않습니다. 기타 출처: https://zjnews.zjol.com.cn/202407/t20240715_30407643.shtml 사진 출처: 저장 뉴스 2024년 7월 보도 중의 세 명 곤충 소년 합영. https://meizi-zjol-1577-pub.zjol.com.cn/zjxw/202407/1812733532899450880_1280px.jpg 사진 저작권은 원 권리자에게 있으며; 사진 출처 및 사용 범위는 자료 설명을 참고, AHALab 창작 또는 CC BY 허가는 아님. 구저행, 수이지앙과 창수 UWC 조류 보호 실천 팀 고등학교 단계; 2022—2024년 조사, 구체적 나이는 공개적으로 확인되지 않음 https://www.uwcchina.org/show/884 "봄철 8마리, 가을철 2마리"는 학교 자발적 관찰 기록으로, 통제 실험이 아니며, 스티커가 새 충돌을 75% 줄였다고 주장할 수 없습니다. 계절, 새 유입량 및 관찰 조건이 다를 수 있음; 사진은 학교 원 출처 유지.

다음 페이지로 이동 주변을 주목하는 것에는 주변 사람에게도 관심을 갖는 것이 포함됩니다. 한 이야기가 있는데, 그것은 그저 반복적으로 만나러 가는 일을 하는 것입니다.

이렇게 말할 수 있다 장징팅은 하이난에 살고 있어. 2025년 보고서에 따르면, 그는 14세이며 가족 및 자원봉사 파트너들과 함께 수년간 공공 복지 활동에 참여해 요양원을 방문하고 도움이 필요한 아이들을 도왔습니다. 이 이야기를 듣고 더 묻고 싶어집니다: 처음 만났을 때는 서로의 이름만 알 수도 있겠죠. 충분히 보고 나서야 그가 무엇을 좋아하고 최근에 무엇을 걱정했는지 이해할 수 있습니다. 하지만 이런 일은 여전히 상대방 자신의 목소리를 들어야 합니다. 준비된 행사를 가지고 노인을 방문했는데, 오늘은 그냥 대화만 하고 싶어 한다면 어떻게 할까요?

현장에서 어떻게 가져갈까 총 2분: 사실 소개에 약 50초, 한두 가지 말하기 방식을 듣는 데 50초, 마지막으로 20번의 양방향 전환. 학생들에게 자원봉사 등록을 요구하는 것도 아니고, 공공 봉사 경험을 사람 간의 순위로 평가하지도 않습니다. 14세는 2025년 9월 보고서를 의미하며, 5세부터 시작해 9년간의 경력을 포함하며, 모두 원래 명시된 대로 적용됩니다. 원본 중국어 영상은 5분 23초 길이로, 학생들의 관심사에 따라 자유 탐구 구간 중 재생되며, 선택 확장팩입니다; 이 페이지는 토론 시간을 빼앗지 않기 위해 실제 표지와 서술만을 사용합니다. 원본 온라인 영상은 샘플링되어 방송되었으나, 아직 구간별로 검토되지는 않았습니다.

자료 출처와 범위 장징팅 5살 때(2016년) 자원봉사 시작; 2025년 9월 기준으로 그녀는 14세였고 8학년에 재학 중이었다 http://www.wenming.cn/wmzthc/20250910/a2a033360bf44714941d2332c78246ab/c.html 2025년 9월 보고서에 따르면, 공공복지 경력은 9년이어야 하며, '10년 이상'이 아닙니다. 나이는 현재 나이가 아닙니다; 서비스 수와 수혜자 수는 이 보고 범위에 포함되며 독립적으로 감사를 받지 않았습니다.

표지 이미지 출처 중국문명망 2025 특별 페이지에서 장경정 항목의 표지로 직접 연결되는 링크; 이 자료에서 추출한 비디오 프레임이라고 부르지 않음. http://www.wenming.cn/wmzthc/20250910/a2a033360bf44714941d2332c78246ab/cdfeb37eb43643dcbbb6a6effd67025f.jpg 이미지 권리는 원권리자에게 있음; 출처와 권리는 소재 설명 참조.

다음 페이지로 이동 이 몇 가지 이야기, 누군가는 설치를 하고, 누군가는 자연을 관찰하고, 누군가는 계속 한 사람을 만난다. 너는 어느 이야기를 이어서 듣고 싶니?

이렇게 말할 수 있다 이제 여러분의 이야기를 들어보자. 세상을 바꾸는 방법을 제시할 필요는 없고, 알고 싶은 한 가지 또는 조금 동의하지 않는 점만 이야기해도 돼요. 옆에 있는 친구와 먼저 이야기한 후, 전체 앞에서 이야기할지 결정할 수도 있어요.

현장에서 어떻게 가져갈까 1분씩 둘씩 교류, 4분 동안 친구들이 자발적으로 발언하고 서로 응답하기. 질문은 남기고, 여기서 점수 매기거나 행동을 요구하지 않음.

다음 페이지로 이동 나도 이런 의문이 몇 가지 있어요. 이어서 공방을 열고, 내가 하고 있는 몇 가지 프로젝트를 이야기할게요.

이렇게 말할 수 있다 방금 누군가는 한 번의 다이빙에서 시작했고, 누군가는 소울, 곤충, 학교 유리에서 시작했으며, 또 누군가는 여러 번의 교류를 통해 다른 사람의 필요를 알게 되었습니다. 여기 내가 진행하는 프로젝트도 이렇게 구체적인 출발점이 있습니다: 산에 들어가는 사람에게 조금 더 많은 지원을 주고 싶고, 주변의 새를 알고 싶으며, 익숙한 공간을 기록하고 싶습니다. 진행 과정에서 원래 생각도 계속 바뀌게 됩니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 1분 전환, 성과 홍보하지 않음. 진행 중인 일을 소개할 때 프로토타입, 이미 있는 데모, 앞으로 하고 싶은 능력을 구분합니다.

다음 페이지로 이동 먼저 시작 질문에 답합니다: 왜 AI를 산에 가져갈 수 있는 상자에 넣고 싶은가?

이렇게 말할 수 있다 당신은 산에 있고, 길이 갈라지는 곳에 이르러 동료와 떨어졌으며, 핸드폰도 신호가 없습니다. 이때 당신이 원하는 도움은 무엇일까요? 아마 동료가 당신의 위치를 알게 하는 것이거나, 누군가 응답해 주어서 긴장이 덜하게 만드는 것일 수도 있습니다. 혹은 길을 가면서 위험을 만나지 않고, 단지 계속 호기심을 느낄 수도 있습니다: 이 식물은 무엇일까? 방금 누가 부른 걸까? 이 바위는 왜 이렇게 생겼을까, 이 주변에 광물이 있을까? 제가 Box를 만들고 싶은 이유는 이러한 안전, 소통, 탐험의 필요가 진지하게 다뤄지길 바라기 때문입니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 시작 화이트보드의 아이디어를 다시 보면서, 두세 사람이 한 시나리오를 선택해 보충해 주세요. 이 페이지는 디자인이 해결해야 할 필요를 제시하며, 나열된 바람이 이미 모두 실현되었다고 주장하지 않습니다. 산속 상황은 디자인 논의를 위해 사용하며, 실제로 길을 잃거나 야외에서 네트워크 없이 구조 요청 실험을 진행하지 않습니다.

다음 페이지로 이동 다양한 필요, 그 뒤에는 다양한 방식이 필요합니다. 저는 그것들을 분리했으며, 일부는 이미 프로토타입으로 만들었고, 일부는 계속 검증 중입니다.

관련 프로젝트 창산 수호 Box의 사용 시나리오와 기능 설명은 project-reference.html#box를 참고하세요.

이렇게 말할 수 있다 필요한 작업을 여러 개로 나누겠습니다. 위치 확인과 기록은 단서를 남기는 역할을 하고; 통신은 단서를 사람에게 전달하는 역할을 합니다. 음성 부분은 사람이 직접 말할 수 있도록 하며, 일부 지식과 모델은 로컬에 둡니다. 카메라와 녹음은 도중에 마주치는 문제를 기록합니다. 이제 방금 여러분이 제기한 질문 중 하나를 선택해서 이 프로토타입이 어떻게 반응하는지 확인합니다. 만약 후보만 제공하거나, 인터넷 연결이 필요하거나, 답을 할 수 없는 경우도 사실대로 설명하겠습니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 앞 두 분은 설계와의 대응 필요성에 대해 이야기하고; 후 세 분은 교사가 수업 전에 확인한 기능을 사용하여 자연스러운 Q&A 또는 그림 시연을 진행하며, 학생들의 추가 질문에 답할 시간을 남깁니다. 장비가 준비되지 않았다면 기존 시연을 재생하고, 현재 할 수 있는 것과 제한 사항을 설명합니다. 실제 SOS를 작동시키거나 장비 네트워크 구성을 변경하지 마세요.

다음 페이지로 이동 산에서 “이 새는 무엇인가요?”라고 물어본 후, 더 알고 싶으면 Project Avis를 열 수 있습니다.

발표자가 구분해야 할 몇 가지 사항 GNSS 위치 확인과 외부 통신은 따로 설명합니다; 감정 반응은 설계상 필요할 뿐 치료 효과나 실제 동반자를 대신할 수 있다고 주장하지 않습니다. 광물에 대해서는 시연에서 설명하거나 자료를 확인하며, 한 장의 사진만으로 광물 결론을 내리지 않습니다.

보호 사례에서 자신의 프로젝트로 들어가기 방금 우리는 전문팀이 새를 어떻게 모니터링하는지 보았습니다. 우리가 설계한 Project Avis는 학교, 커뮤니티 또는 공원의 1km² 구역부터 시작하여 새소리를 기록하고, 사진을 찍고, 이곳에 어떤 새가 언제 나타나는지 묻는 것을 목표로 합니다. AI가 후보 이름을 제공할 수 있고, 녹음과 사진을 보관하며, 사람이 확인해야 합니다. 다른 사람들도 새에 관심을 가지도록 하기 위해 우리는 사진, 새소리, 돌려볼 수 있는 모델을 함께 보여주는 철새 대형 스크린도 만들었습니다.

재생하면서 설명 이 부분은 AI-Whiteboard에서 이미 생성된 새 모델의 회전 전시입니다. 새 사진 한 장을 선택하고, TripoSplat을 사용해 색상, 크기, 방향 정보를 가진 많은 점으로 구성된 3D 이미지를 생성한 다음, 가우시안 스플래쉬를 통해 표시합니다. 돌려보세요: 원본 사진에 찍히지 않은 반대쪽은 모델이 학습한 형태를 기반으로 보완한 것입니다. 전시용으로 적합하며 호기심을 자극할 수 있지만, 깃털 세부 사항이나 새의 신체 구조를 연구하려면 여전히 실제 사진과 관찰로 돌아가야 합니다.

로컬 철새 전시대 https://www.zimablueai.com/project-avis.html

현장에서 어떻게 가져갈까 기존 새 화이트보드 모델의 회전 구간을 전시하며, 철새 대형 스크린에서 모델을 회전시킬 수 있습니다. 관찰 기록, 후보 식별, 인공지능 검수 및 전시 창작을 구분하고, 단일 이미지 생성 보완은 실제 측정이 아님을 명시합니다.

다음 페이지로 이동 방금 장수 UWC 학생들처럼, 기록은 사람들에게 한 지역을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이어지는 이 프로젝트는 휴대폰으로 우리가 익숙한 공간을 기록하는 것입니다.

먼저 이유 설명 실버 헤어 미래 실험실은 어르신들이 익숙한 장소에서 어떻게 생활하고 활동하는지, 그리고 어떤 도움이 필요한지를 관심 있게 봅니다. 우리는 대응 지도를 설계했고, 본인 동의하에 익숙한 공간을 3D로 기록하는 연구도 진행하고 있습니다. 휴대폰으로 한 경로를 따라 영상을 촬영하면 여러 시점을 연결하여 공간을 재구성할 수 있습니다. 여기서는 우리가 가진 재구성 화면 기록을 보여줍니다: 오른쪽에는 원 영상 화면, 왼쪽에는 공간 결과가 있습니다.

재생 시 한 곳을 잡기 문이나 모퉁이를 주시하세요: 원본 영상에서 어떤 모습이었는지, 모델 안에서도 찾을 수 있을까요? 일부 장소는 이미 연결되어 있고, 일부 장소는 아직 부족한 부분이 있습니다. 이 데모에서는 시점을 돌리거나 원본 화면을 확인할 수 있습니다; 재구성 후 탐색 과정을 보여줍니다. 실제로 치수를 측정하거나 기계가 그림대로 움직일 수 있는지는 별도로 테스트해야 합니다.

휴대폰 재건 단편 보기 media/phone-reconstruction-public.mp4

현장에서 어떻게 가져갈까 47.96초 휴대폰 재건 화면 녹화 재생. 은발 미래 수업 관련 공간 기록 시도임을 나타냅니다; LingBot-Map과 ABot-Recon을 구분하세요. 공간 기록이 누구를 위한 것인지, 어느 세부사항을 실제로 확인해야 하는지를 참고 페이지에서 확인할 수 있습니다.

다음 페이지로 이동 방금 기록한 것은 기존 방이었습니다. 온라인 워크숍 디자인은 형태와 용도부터 구축합니다.

실제 공간 기록에서 디자인으로 전환 아까 우리는 카메라로 실제 공간을 기록했습니다. 3D에는 또 다른 방식이 있습니다: 먼저 설계하고, 그다음 조립하는 방법입니다. 우리 두 사이트 모두 장면을 입구로 만들고 있습니다. 여기는 AHALab의 온라인 공방입니다: 방, 날아다니는 새 책상, 화이트보드, 프린터를 설계에 따라 Blender 장면에 넣습니다; bpy는 Blender의 Python 인터페이스로, 우리는 코드를 사용해 크기, 위치, 재질을 지정한 뒤 모델을 웹에 올립니다. 웹에서의 탐험과 클릭은 Three.js와 같은 도구가 담당합니다.

학생들에게 직접 해보게 하세요 이 카드를 다시 보세요. 저는 제 일러스트를 홀로그램 플래시 카드로 만들었습니다. 한 학생을 불러 돌려보게 해보세요: 좌우로 드래그, 뒤집기, 광택을 낮출 수도 있습니다. 인물과 배경이 같이 움직이는지 주목하세요. 글자가 왜 여전히 카드 가장자리에 붙어 있을까요? 이것은 레이어 이미지, 시차, 반사가 함께 작용한 효과입니다. 인물 자체가 모든 측면을 볼 수 있는 실체로 재구성된 것은 아닙니다.

로컬 홀로그램 플래시 카드 열기 demos/holocard/index.html

현장에서 어떻게 가져갈까 온라인 공방 탐험과 플래시 카드 시연, 각각 약 30초. Blender/bpy는 코드 모델링, 웹이 상호작용 담당; 레이어 플래시 카드를 실제 인체 3D 재구성이라고 하지 마세요.

다음 페이지로 이동 이런 프로젝트들에서, 우리는 함께 진행할 수 있는 수업도 정리했습니다.

이렇게 말할 수 있다이것들은 우리가 이미 설계한 수업으로, 다양한 입구에서 참여할 수 있습니다. 프로젝트 아비스는 새와 한 장소를 중심으로 진행됩니다; 실버 미래 생활 연구소는 먼저 어르신들의 필요를 듣습니다; 창산 수호 연구는 지도, 위치, 통신이 사람들에게 어떻게 활용되는지를 연구합니다. PBL은 하나의 문제를 일정 시간 동안 지속적으로 다루며, 모두 함께 조사하고, 학습하고, 제작하며, 다시 수정합니다. 각자 다른 역할을 맡을 수 있으며, 동료가 필요하기도 합니다.

현장에서 어떻게 가져갈까D1의 PBL 2분 회답: 앞서 다룬 세 프로젝트를 각각 한 수업의 입구를 설명하며, 조사, 분업, 제작, 피드백이 어떻게 이어지는지 강조합니다. 다음 페이지에서는 날씨·기후 수업을 별도로 소개하고, 개요 페이지에 더 많은 카드로 넣지 않습니다. 수업 설계와 실행 결과를 구분합니다.

다음 페이지로 이동 앞서 날씨와 기후를 다뤘는데, 이들을 중심으로 수업도 설계했습니다. 먼저 주변의 그늘 한 곳에서 시작합니다.

이렇게 말할 수 있다 방금 수업은 새, 어르신, 그리고 산속의 필요에서 시작했습니다. 날씨도 특정 인물에서 시작할 수 있습니다: 예를 들어 현관을 지키는 사람이나 매일 햇볕 아래에서 버스를 기다리는 학생처럼요. 우리는 도시 쿨 아일랜드 수업을 설계했습니다. 먼저 어디가 불편한지 물어보고, 측정한 후, 햇빛 가림, 재료, 통풍을 비교하며 작은 프로토타입을 만들어 사용자가 직접 사용해 보도록 합니다. 이 수업에는 날씨 예측 해커톤도 있습니다: 참가자들에게 과거 자료를 제공하고, 본 적 없는 데이터를 일부 남겨 두어 자신의 방법과 AI 도움 방법을 비교합니다. 제출 후 결과를 공개하고 어디에서 판단이 잘못되었는지 확인합니다. 마지막으로, 고온, 강풍 또는 비가 예측될 때 장치와 사용자가 각각 무엇을 해야 하는지 생각해야 합니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 2분 소개: 60초 동안 사용자, 측정, 날씨 블라인드 테스트 설명, 30초 동안 쿨 아일랜드 인터페이스를 열어 '고온 사용/강풍 수납' 전환, 20초 동안 주변 위치 듣기, 10초 전환. 여기서는 완전한 해커톤을 조직하지 않으며, 학생들이 즉석에서 과목 선택을 결정하도록 요구하지 않습니다. 두 가지 모델링 경로는 두 명이 짝을 이루어 실제 필요에 따라 역할을 분담할 수 있습니다.

기존 설계와 도구 20260718-urban-cool-island-pbl의 curriculum-plan.md, weather-climate-extension.md, hackathon-design.md 및 software/weather/HACKATHON-README.md에 기반합니다. 이미 여섯 회의 쿨 아일랜드 주 수업, 세 회의 날씨 해커톤 설계, Python 표준 라이브러리로 작성된 데이터 수집, 시간 구분, 기준선 및 채점 스크립트가 있습니다; 이 자료에는 검증 파일과 인터페이스 설명이 존재하며, 완전한 훈련 및 채점은 다시 실행되지 않았습니다. 현재 기록은 수업 개발 상태를 지원하지만, 이미 구축된 쿨 아일랜드, 시행된 수업, 또는 달성된 냉각 효과는 지원하지 않습니다. 프로젝트명 중 44°C는 상황 진입점일 뿐, 실제 측정 온도로 간주할 수 없습니다.

측정과 기후의 과학적 경계 공기 온도, 표면 온도, 열 감각은 서로 다른 양입니다. 비슷한 시간과 동일한 측정 방법을 사용해 비교하고, 여러 번 재측정하며, 습도, 바람, 햇빛, 사용자 피드백을 기록하세요; 모든 온도 하락을 기기 탓으로 돌리지 마십시오. 이 프로젝트는 열 적응과 미기후를 연결합니다; 단일 캠퍼스 측정만으로는 장기적인 기후 변화를 증명할 수 없습니다. 원래 강의 Sky Branch는 장기 데이터를 사용하여 ENSO와 기후 추세를 논의하며, 계절적 배경과 기상 예보와 장기 변동의 구분을 유지합니다. 열환경 참고: https://www.weather.gov/safety/heat-index.

과거 기상 데이터 및 시연 구경 검증된 데이터 메타데이터 정보: NASA POWER Daily Point, 광저우 공공 시연 그리드, 2020-01-01부터 2025-12-31까지, 2192일, 2026-07-19에 확인함. 이것은 격자 지점 재분석 및 기타 데이터이며, 캠퍼스 기상소나 실시간 예보에서 얻은 관측이 아닙니다; 출처: https://power.larc.nasa.gov/docs/methodology/meteorology/. 원본 강의에는 더 많은 데이터 채널 설계가 포함되어 있습니다. 현재 패키징 인터페이스의 확률, 경로, 순위 목록은 미리 설정된 교육 예시입니다. 이 자료는 명시적으로 명시되어 있으며, 실시간 버튼 교육이나 생성된 과학적 테스트 결과를 주장하지 않습니다. 진지한 비교는 동일한 입력 및 예측 시기를 제한하고, 훈련/매개변수 조정에 관여하지 않는 테스트 구간을 유지해야 합니다; 6년간의 샘플만으로는 장기 기후 추세 결론에 사용할 수 없습니다.

지역 시위 demos/weather-courses/cool-island/index.html. 메인 지도는 세 가지 설치 상태로 전환할 수 있으며, #hackathon 두 개의 경로를 보여줍니다; 전체 경로와 참고 자료는 weather-projects.html#cool-island를 참조하세요.

다음 페이지로 이동 이 평방미터에서 더 멀리 보면 비는 어디로 지나가고, 누구의 이동이나 농지에 영향을 받을까요? 여기서 앞서 언급한 지도와 공간 기록이 필요합니다.

이렇게 말할 수 있다 방금 휴대폰으로 공간에 3차원 기록을 남겼고, 박스도 사람이 어디 있는지 관심을 가지고 있습니다. 여기에 날씨까지 지도에 넣으면 어떤 문제가 생길까요? 이것은 우리가 만든 디지털 다리 인터페이스로, 창얼 수호 강의에서 사용할 수 있는 도구 중 하나입니다. 반복적으로 방문할 수 있는 장소를 먼저 선택하고, 지도, 사진과 측정을 이용해 정확히 이해한 다음; 날씨가 그곳의 사람, 도로 또는 농지에 어떻게 영향을 줄지 논의합니다. 화면 속 주제 수치는 합성 상황으로, 우리는 이를 관계를 보는 연습에 사용합니다. 실제 강의를 진행하려면 현장과 역사 자료를 수집하고, 판단을 미리 저장해 두었다가 나중에 확인해야 합니다. 작은 개선을 했다면 계속 방문해 효과가 있는지 확인합니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 2분: 35초는 지도를 이용해 위치 설명, 40초는 날씨, 지형, 사용자와 관측 연결, 35초는 한두 명 학생이 방문 가능한 장소 선택, 10초는 자유 탐색 연결. 대형 화면을 열 경우 회전과 한 번의 날씨 상황 전환만 시연; 각 계기판 수치를 하나씩 설명하지 않으며, 표시 등급을 실제 위험으로 해석하지 않습니다.

강의와 프로젝트의 현재 상태 창얼 수호 과정은 이미 12과, 두 번의 워크숍, 연구 협약과 워크시트를 구성했으며, 여전히 시범 수업 검증이 필요합니다. 디지털 다리는 독립 프로젝트입니다: 공개 자료는 스크린샷을 통해 지도와 날씨 시나리오를 소개하며, 자료 출처와 시뮬레이션 경계 설명을 남깁니다. 전체 프로젝트 구현은 이 과정과 함께 제공되지 않으며, 과정 소개도 Box가 지도 또는 날씨 시스템과 통합을 완료했다는 뜻은 아닙니다.

실제 지리와 합성 시나리오는 구분해야 합니다. 지형은 공개 고도를 사용하며, 지도는 OSM 호수와 도로를 포함합니다; 샘플링과 고도 과장을 거친 표시로, 정밀 측량과 같지 않습니다. 날씨, 농업, 산업, 오염과 위험의 수치는 교육용 합성 데이터로, 이를 근거로 특정 지역의 실제 재해, 오염 또는 생산 중단을 판단할 수 없습니다. 현재 지도는 검증된 수력 침수 시뮬레이션, 토사 유출 예측 또는 지역 업무 경보를 구현하지 않았습니다. 폭우 시나리오 전환은 기존 가정을 조작하는 것으로, 모델 예보가 더 정확하다는 증거로 볼 수 없습니다. 농업과 재해 영향은 토지, 배수, 시설과 사람의 활동에도 의존하며, 화살표는 메커니즘과 증거를 설명해야 하고 관련 변화를 직접적인 인과로 간주해서는 안 됩니다.

날씨에서 기후로 이동 과정의 장기 부분은 지속 방문, 역사 자료와 ENSO 지식 패키지를 통해 배경 변화를 이해합니다. 한 번의 강우, 몇 가지 인터페이스 시나리오와 장기 기후 추세는 구분하여 설명하며, 단일 사건으로 지구 온난화를 직접 원인으로 돌리지 않습니다. 현장에서 재난이 발생하지 않았을 때는 연도가 표시된 역사 사례를 사용하며, 재해가 오기를 기다리거나 위험 지역 검증을 배치하지 않습니다. 여기서 강조하는 것은 과정이 어떻게 학습되는지이며, 기존 예측 능력이 아닙니다.

프로젝트 인터페이스 관찰 project-reference.html#digital-dali; 소개 페이지는 지리 자료와 합성 주제의 차이를 설명합니다. 과정 소개: weather-projects.html#canger.

다음 페이지로 이동 이러한 방향은 모두 천천히 진행할 수 있습니다. 지금 조금 시간을 두고 지도 속 문제를 계속 확인하거나, 날씨 실험을 시도하거나, Box, 새 또는 방금 본 영화를 다시 볼 수 있습니다.

이렇게 말할 수 있다 이제 시간을 여러분께 드립니다. 함께 보거나 두 사람씩 짝지어도 됨. Box의 한 장면을 이야기하거나, 영상을 다시 보고, 새 한 마리를 알아보거나, 방금의 냉도와 3D 지도를 열어볼 수 있음. 다른 질문을 제안할 수도 있음. 계속 알고 싶은 방향 하나를 선택하고, 함께 볼 동료를 찾기

현장에서 어떻게 가져갈까 2분 동안 학생들이 함께 방향 선택, 8분 동안 테이블 주위 탐색 또는 두 사람씩 대화, 2분 동안 관찰이나 질문 남기기. 장비가 두 대일 경우 두 명이 한 조; 프로젝터만 있을 경우 한 화면에서 함께 보기, 자발적 교체. 이미 사용 가능한 장비 기능만 사용, 계획 제출 요구 없음

다음 페이지로 이동 원하면 방금 발견한 것을 이야기하기

이렇게 말할 수 있다 공식 보고는 필요 없음. 발견 한 부분, 이해하지 못한 부분, 또는 동료가 방금 제안한 흥미로운 질문 하나를 말할 수 있음. 다른 사람들은 먼저 듣고, 한 마디 덧붙이거나 추가 질문

수업 안내 원탁에서 자발적으로 공유, 총 8분. 두 사람이 같은 발견을 보완할 수 있으며, 질문만 제시해도 됩니다. 인원수에 따라 조정, 순위나 공식 보고는 요구하지 않음.

다음 페이지로 이동 아직 다 말하지 못한 질문들은 이후에도 계속 이야기할 수 있습니다.

이렇게 말할 수 있다 앞으로의 워크숍 과정에서는, 나는 모두와 두 가지 관계를 중심으로 천천히 진행하고 싶습니다. 하나는 다른 사람과의 관계: 우리는 어떻게 협력하고, 다른 사람의 필요를 듣고, 사람에게 유용한 것을 만들어낼 수 있을까. 다른 하나는 세상과의 관계: 직접 관찰하고 제작하며, 실제 재료, 장소, 생명이 우리의 생각에 어떻게 반응하는지 보는 것. 오늘 당장 무엇을 할지 결정할 필요는 없습니다. 질문을 남기거나, 다음에 다시 이야기해도 됩니다.

현장에서 어떻게 가져갈까 3분: 첫 1분은 다른 사람과 세상과의 두 가지 장기 방향 설명, 후 2분은 마지막 질문 열기. 이전의 5분 학생 질문, 12분 자유 탐색, 8분 동료 교류는 그대로 유지. 이름을 불러 흥미를 추궁하지 않으며, 약속도 요구하지 않음.

다음 페이지로 이동 종료 시 학생 질문을 보관하고, 다음 만남에서 다시 이어갑니다.