2816 편의 논문
본 연구는 암석물리 로그, 코어 측정값, 그리고 드릴 스템 테스트 데이터를 통합하여 불균질한 저류층의 투과율을 정확하게 예측하기 위해 해당 과업을 분류 및 회귀 문제 모두로 정식화하는 하이브리드 앙상블 학습 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 단독 머신러닝 모델보다 우수한 성능과 해석력을 입증한다.
본 논문은 6개 측정 재구성 알고리즘을 통해 대상 거리, 기울기 크기 및 기울기 축 방위각을 동시에 측정할 수 있는 새로운 7분기 광섬유 센서를 제시하며, 이를 통해 높은 정확도를 달상성하고 비접촉 산업 계측을 위한 소형 저비용 솔루션을 제공한다.
본 연구는 전방 피크 접촉 압력 모델(Front-Peaked Contact Pressure Model)이 보빈 툴 마찰 교반 용접에서 비대칭 온도 분포와 복잡한 재료 흐름 거동을 가장 정확하게 예측하며, 툴 전방의 고압 구역이 전진측으로부터 후퇴측으로 뜨거운 재료를 이동시킨다는 것을 입증하기 위해 완전 결합된 열-역학-유체 전산 유체 역학 모델을 구축하였다.
본 연구는 복잡한 고조파 및 동적 부하 조건 하에서 전력용 변압기의 핫스팟 온도와 과온도 위험에 대한 고정밀 확률론적 온라인 추정을 달성하기 위해, 스펙트럼 인지 열 모델링과 조건부 C-vine 코퓰러 잔차 학습을 통합하는 설명 가능한 물리-데이터 하이브리드 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 COMSOL Multiphysics를 이용한 완전 결합 유한 요소 모델을 채택하여, 이중층 CFRP-강철 보강 시스템이 염해와 동결-융해 복합 조건 하에서 계면 내구성과 하중 지지력 유지력을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증하는 동시에, 200–250 mm의 부착 길이와 2.0 mm의 접착제 두께와 같은 최적의 설계 파라미터를 식별한다.
본 연구는 지반-구조물 상호작용 조건 하에서 중층 격리 장치가 적용된 고층 철근 콘크리트 건물의 내진 성능을 조사하며, 이러한 격리 시스템이 고정 기초 모델에 비해 고유 주기를 증가시키고 밑면 전단력, 층간 변위 및 변위를 감소시킴으로써 구조적 안전성을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.
본 논문은 분리 파쇄 수평정에서 분산형 광섬유 센싱(DOFS) 기술과 기존의 MAPS PLT 기술에 대한 현장 비교 평가를 제시하며, 최적의 생산 프로파일 로깅 방법을 선택하기 위한 경계를 정의하기 위해 각 기술의 원리와 적용 가능성을 분석한다.
본 연구는 제한된 CFD 데이터를 통해 학습된 그래디언트 부스팅 대리 모델을 사용하여, 다양한 구성 및 유동 조건에서 기존의 힌지형 플랩 대비 포물선형 후연 변형 에어포일의 우수한 공력 성능을 신속하고 정확하게 예측하며, 물리 기반 특징 공학을 통해 예측 오차를 최대 18%까지 줄이는 물리 정보 기반 머신러닝 프레임워크를 검증한다.
이 논문은 설계된 매립지와 비공식 쓰레기 투기장 모두에서 발생하는 폐기물 투기로 인한 사면 붕괴의 지반 공학적 메커니즘을 분석하며, 전 세계 사례 연구를 바탕으로 기존의 안정성 프레임워크가 폐기물 덩어리에 부적절한 경우가 많음을 주장하고 불안정성 위험을 완화하기 위한 실질적인 조치를 제안한다.
본 연구는 원심 방사가 전기방사 및 스핀 코팅과 비교하여 가장 높은 β상 함량(89%)과 전기적 출력(수동 6.9 V, 기계 8.4 V, 전력 밀도 0.609 µW/cm²)을 생성함으로써 PVDF/ZnO 기반 압전 나노발전기 제작을 위한 우수한 제조 방법임을 입증하며, 이를 통해 자가 발전 에너지 수확 응용 분야에서의 상당한 잠재력을 제공한다.