⚡ 전기공학

Sustainable and Circular Wireless E-Textiles based on Modular Flexible Radio Frequency contactless Interposers

본 논문은 고성능 기가비트 데이터 전송과 능동 RF 회로 통합을 가능하게 하는 비접촉식 용량 결합 유연 인터포저를 활용하며, 환경적 영향을 크게 줄이기 위해 용매 보조 재활용을 지원하는 지속 가능한 모듈형 무선 전자 텍스타일 시스템을 제시한다.

Tasneem Khodair, Xiaochuan Fang, Benjamin King, Nikolas Bruce, Jeff Kettle, Mahmoud Wagih2026-09-14
⚡ 전기공학

Physics-Informed Multi AI-Agent Localization-Assisted THz--OWC L3-Aware MPTCP-Inspired Dual-Subflow Cross-Layer Framework for Extreme-Band 6G Networks

본 논문은 테라헤르츠(THz) 및 광 무선 통신을 교차 계층의 MPTCP 기반 듀얼 서브플로우 아키텍처를 통해 통합하고, 하이브리드 DDQN-GAT-SAC 전략을 활용하여 6G 네트워크에서 경로 선택 및 트래픽 할당을 동적으로 최적화함으로써 기존의 단일 경로 또는 비적응형 베이스라인 대비 유의미한 처리량 향상을 달성하는 물리 정보 기반의 다중 에이전트 AI 프레임워크를 제안한다.

Emmanuel U. Ogbodo, Luciano L. Mendes2026-09-14
⚡ 전기공학

An Integrated Performance Framework for Sustainable Rehabilitation Centre Design

이 개념적 연구는 치료적, 공간적, 환경적, 경제적 기준을 통합하여 지속 가능한 재활 센터 설계를 강력하게 평가하고 순위를 매기는 복합 지표인 통합 재활 건축 성능 프레임워크(IRAPF)를 소개하며, 통합적 접근 방식이 다양한 가중치 시나리오 전반에 걸쳐 기존의 또는 단일 초점 전략보다 일관되게 우수한 성능을 보임을 입증한다.

Shafa Alzeidi, Eman Alruwaili2026-09-14
⚡ 전기공학

TEMIF: A Trustworthy Explainable Multispectral Intelligence Framework for Evidence-Based Spectral Utility Analysis in Sentinel-2 Land Cover Classification

이 논문은 전략적 분광 선택(구체적으로 RGB와 Red Edge, NIR, SWIR 밴드의 결합)이 단순히 사용 가능한 모든 밴드를 사용하는 것보다 Sentinel-2 영상의 식생 분류를 위한 판별 능력을 더 효과적으로 향 향상시킨다는 것을 통제된 실험과 다차원적 증거를 통해 입증하는 신뢰할 수 있고 설명 가능한 프레임워크인 TEMIF를 소개하며, 이는 RGB 베이스라인에 비해 전반적인 정확도는 약간의 트레이드오프가 발생함에도 불구하고 그러하다.

Toktam Khatibi2026-09-14
⚡ 전기공학

SMARTEN v2.0: A Scalable Framework for Multiscale Energy Forecasting in Interconnected Buildings Toward Smarter Grid Management

이 논문은 개별 건물에서 국가 시스템에 이르기까지 다양한 규모에 걸쳐 재생 에너지 생산과 소비를 실시간으로 공동 예측하며, 최소한의 과거 데이터를 사용하여 고급 그리드 관리 및 수요 측 전략을 지원하는 확장 가능하고 데이터 효율적인 예측 프레임워크인 SMARTEN v2.0을 소개한다.

Damien Ali Hamada FAKRA, Ando Ny Aina RANDRIANTSOA, Mirhado Nahary ANDRIAMANDROSO, Cédric JOIN, Marcel RAMAROLAHY2026-09-14
⚡ 전기공학

Evaluating national machine-learning predictions of household biogas use across time and local contexts in Nepal

본 연구는 네팔의 가구별 바이오가스 사용량을 예측하기 위한 국가 단위 머신러닝 모델의 전이 가능성을 서로 다른 시기와 지역적 맥락에 걸쳐 평가하며, 해당 모델들이 가구의 상대적 확률에 따른 순위를 매기는 데는 강력한 능력을 유지하지만 절대적인 유병률 예측치는 시간과 장소에 따라 표류한다는 점을 발견하였고, 이는 이 모델들이 고정된 예측치보다는 에너지 전환을 모니터링하기 위한 적응형 벤치마크로서 사용되는 것이 가장 적합함을 시사한다.

Ren Cao, Li An2026-09-13