724 편의 논문
본 논문은 기존 시뮬레이션의 계산적 한계를 극복하기 위해 FEM 생성 데이터와 열전도 정규화를 결합함으로써, SS316L 레이저 분말 적층 제조 공정에서의 과도 열장 및 용융지 기하학적 형상을 효율적으로 예측하는 파라미터화된 물리 정보 신경망을 제시한다.
본 논문은 등가 회로 모델을 구축하고 다양한 조건에서의 노이즈 및 주파수 응답을 평가하며 시스템 신뢰성을 향상시키기 위한 최적의 변조 방식을 결정함으로써, 장거리 자기 유도 기반 지중 통신의 채널 특성 및 성능을 분석한다.
본 논문은 좌굴 성능을 극대화하는 동시에 후보군의 중복성을 최소화하기 위해 가우시안 프로세스 대리 모델을 위한 특화된 거리 지표를 활용함으로써, 제조 제약 조건 하에서 복합재 적층 시퀀스를 효율적으로 설계하는 위치 가중 시퀀스 커널 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 물리적 결함 주파수 사전 지식을 채널 주의 메커니즘에 통합하여 심각한 노이즈 간섭 하에서도 기존 딥러닝 베이스라인보다 현저히 적은 파라미터로 강건하고 높은 정확도의 베어링 결함 진단을 달성하는 경량 멀티 스케일 네트워크인 FSMSN을 제안한다.
본 연구는 접촉면에서의 부위별 기계적 변위와 불균일한 진동을 정량화함으로써 안면 진동 촉각 자극 장치를 물리적으로 특성화하였으며, 이를 통해 임상 평가 이전에 해당 자극을 단일 공칭값으로 정확하게 기술할 수 없음을 입증하였다.
본 논문은 다양한 기후와 규모에 걸쳐 녹색 건축물의 에너지 효율을 정확하게 평가하기 위해 동적, 정적 및 하이브리드 접근 방식을 통합한 안정적이고 모듈화되며 적응 가능한 다중 모델 평가 시스템을 제안하며, 이는 6% 미만의 하이브리드 모델 오차율을 달성하는 동시에 개별 건축물 최적화와 대규모 포트폴리오 관리를 모두 지원한다.
이 연구는 TCAD 시뮬레이션을 활용하여 InAlAs/InGaAs/InP HEMT에서 게이트-채널 간 거리를 증가시키는 것이 일반적으로 노이즈 스펙트럼 밀도와 게이트-드레인 커패시턴스를 감소시키는 반면 출력 컨덕턴스와 게이트-소스 커패시턴스는 증가시키며, 게이트 바이어스를 변화시키는 것은 전류 및 전압 노이즈 특성에 뚜렷하고 종종 상반되는 효과를 생성한다는 것을 입증한다.
이 논문은 산사태와 같은 자연 재해에 대한 북유럽 전력망의 회복력을 평가하고 향상시키기 위해, 다목적 최적화를 활용하여 가상 발전소를 전략적으로 배치함으로써 경제적 손실을 줄이고 시스템 중복성을 개선하는 RECINAT 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 물리 기반 모델링과 머신러닝을 활용하여 채널 선택을 최적화하는 동시에, 환경적 변화와 측정 오차에 대한 강건성을 보장하기 위한 다양한 훈련 시나리오의 결정적 필요성을 강조하며, 하이브리드 RF/FSO/THz 해상 네트워크를 위한 채널 인지 적응형 프레임워크를 제안하고 평가한다.
본 논문은 80%의 등엔트로피 효율을 달성하고 복잡한 기체-추진 시스템 간 상호작용에 대한 수치적 예측을 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 플랫폼을 제공하는, 후방 장착형 경계층 흡입(BLI) 항공기 형상을 위한 혁신적인 전기 구동 시뮬레이터(EPS)를 특징으로 하는 축소 풍동 모델의 설계 및 최적화를 제시한다.