2701 편의 논문
본 논문은 레이블이 지정된 학습 데이터 없이도 저대조도 콘크리트 X선 CT 영상 내의 골재와 모르타르를 효과적으로 분할하기 위해 슈퍼픽셀 알고리즘과 CNN 기반 수용 영역을 결합한 비지도 자기 주석 방식(unsupervised self-annotation approach)을 제시하며, 이는 기존의 임계값 설정 방식보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 시공간적으로 전이 가능한 컴퓨팅 부하와 공유 수소 저장을 활용하여 소스-부하 불확실성을 효과적으로 관리하는 동시에 운영 비용과 제약 조건 위반 위험을 최소화함으로써, 다중 데이터 센터 통합 에너지 시스템을 위한 분포 강건 저탄소 급전 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 로봇 주도 운동 시스템에 대한 신경전형적 노인들의 사회적 수용도를 탐색함으로써, 증가하는 재활 케어 수요에 대응하기 위한 광범위한 배포를 위해 도입 장벽을 식별하고 설계 개선을 위한 정보를 제공하고자 한다.
본 논문은 중복된 움직임을 줄이고, 지도 밀도에 적응하며, 안전한 귀환을 보장하는 메커니즘을 통해 대규모 영역 인식 탐사(LRAE) 플래너를 강화하여, 시뮬레이션과 실제 지상 로봇 실험 모두를 통해 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킨 안전하고 적응 가능한 영역 인식 탐사 프레임워크를 제시한다.
본 연구는 푸시아웃 실험과 다구치 기반의 기하학적 그룹화를 통해 콘크리트 충전 아연도금 강관의 계면 부착 강도를 조사하였으며, 이를 통해 길이 대 직경비가 지배적인 영향 요인임을 밝히고 다기준 최적화 및 엄격한 기하학적 그룹화 머신러닝 검증을 통해 짧고 두꺼운 벽을 가진 튜브 구성이 최적의 설계임을 확인하였다.
본 논문은 버킹엄 파이(Buckingham ) 정리를 통해 폐쇄형 거듭제곱 법칙 방정식을 유도하고, 이를 실험 데이터로 검증하며, 민감도 지수를 활용하여 TOPSIS 방식으로 전극 재료를 분석적으로 순위화함으로써 방전 가공에서의 공구 마모에 대한 물리 기반 예측 모델을 제시한다.
본 논문은 반복 변동 작업 및 센서-액추에이터 네트워크 제약 조건 하에서 쌍곡형 분포 매개 시스템의 궤적 추종을 달성하기 위해, 수축 사상 원리에 의해 수렴성이 보장되는 새로운 고차 내부 모델 기반 경계 반복 학습 제어 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 장압단구형 및 단배기형 시스템 하의 완전 기계화 채방에서 환기 조절을 최적화하기 위해, 1296회의 CFD 시뮬레이션과 SHAP 분석을 통해 검증된 해석 가능한 머신러닝 프레임워크를 제안하여 지역적 분진 노출 위험을 정확하게 예측하고 주요 요인을 식별한다.
본 연구는 TOPSIS 다기준 의사결정 방법을 활용하여 알루미늄 7075의 CNC 밀링 파라미터를 최적화하며, 에너지 효율과 절삭력 감소 사이의 균형을 효과적으로 맞추는 주축 속도, 이송 속도 및 절입 깊도의 특정 조합을 식별한다.
본 연구는 카이로 메트로 3호선 데이터를 기반으로 평균 미립분 함량과 고압 개입 간격 사이의 강력한 역지수 관계를 입증하는 경험적 모델을 개발 및 검증하며, 이를 통해 연약 지반 터널 굴착 시 슬러리 TBM 운영을 최적화하기 위한 커터헤드 개입 빈도의 보다 정확한 예측을 가능하게 한다.