⚡ 전기공학
Adding accelerometry raises task-conditioned recoverability in wearable photoplethysmography
본 연구는 웨어러블 광혈류측정기에 가속도계를 추가하는 것이 과업 조건부 회복력과 분류 성능을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증하며, 이는 물리적 센서 증강이 특정 추론 과업을 위한 가용 정보와 관찰자 정확도를 모두 높일 수 있음을 증명한다.
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2842 편의 논문
⚡ 전기공학
Fabrication-constrained tandem inverse design of photonic crystal fiber SPR sensors with uncertainty-aware Pareto screening
본 논문은 미분 가능한 정규화와 다중 지표 파레토 스크리닝을 활용하여 기하학적 타당성, 분포 외 탐지, 그리고 목표 정확도 사이의 균형을 명시적으로 조절하는 동시에 역해의 비유일성 문제를 해결함으로써, 광결정 섬유 SPR 센서를 위한 제작 제약 기반의 탠덤 역설계 프레임워크를 제시한다.
⚡ 전기공학
DC-Screening-Oriented Solver-Referral Auditing for Grid Foundation Model Predictions under Topology and Operating Stress
본 논문은 위상 및 운전 부하 조건 하에서 물리 기반 솔버 검증이 필요한 그리드 파운데이션 모델(Grid Foundation Model)의 예측을 효과적으로 식별하고 참조하기 위해 6개 구성 요소로 이루어진 데이터 신뢰도 점수(Data Credibility Score)를 활용하여, DC 스크리닝 결과와 AC 타당성 주장을 혼동하지 않으면서 추론 속도와 운전 신뢰성 사이의 균형을 맞추는 재현 가능한 감사 프레임워크인 \tsrb{}를 제안한다.
⚡ 전기공학
Road Network Centrality Reveals Architectural Heritage-Driven Road Patterns in Ming–Qing Ganzhou Ancient City
본 연구는 건축 유산과 도로망 중심성 사이의 공간적 결합을 활용하여 명·청 시대 간주(Ganzhou) 도로망의 진화 과정을 재구성함으로써, 분산된 다핵 패턴에서 단일 핵 및 두 개의 구역 구조로의 변화를 밝히는 역추론 방법을 제안한다.
⚡ 전기공학
A Method for X-ray Computed Tomography Based Prediction of Local Cutting Power in Circular Sawing of Scots Pine
본 연구는 고해상도 X선 컴퓨터 단층 촬영 데이터로 학습된 머신러닝 모델이 섬유 방향, 밀도, 옹이와 같은 특정 해부학적 특징의 영향을 포착함으로써 스코츠 소나무의 원형 톱질 중 국부적인 절삭력을 정확하게 예측할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 전역적 재료 특성에 기반한 기존 모델보다 우수한 성능을 보여준다.
⚡ 전기공학
Development of a Risk Map Analysis Tool (RiskGrid) to Support Road Safety Impact Assessment
본 논문은 연속적인 공간 위험 지도를 생성함으로써 교통 계획에 선제적 안전 분석을 통합하는 새로운 데이터 기반 프레임워크인 RiskGrid를 소개하며, 이는 사고 핫스팟을 식별하는 데 있어 SSAM3와 같은 전통적인 방식보다 우수한 계산 효율성과 예측 정확도를 입증한다.
⚡ 전기공학
Integrating Telematics and Video-Based Recognition for Vehicle Behavior Analysis in Athens
본 논문은 PHOEBE 프로젝트 내에서 아테네의 세 교차로를 대상으로 장기적인 스마트폰 텔레매틱스와 단기적인 YOLOv8 기반 비디오 분석을 통합하는 융합 프레임워크를 제시하며, 두 데이터 소스가 일관된 방향성 속도 패턴을 포착한다는 점에서는 공통적이지만, 비디오 유래 지표는 평균 속도만으로는 예측할 수 없는 국지적 감속과 높은 미세 갈등 위험을 드러낸다는 점을 밝힘으로써, 선제적인 도시 도로 안전 관리를 위해 광범위한 커버리지와 정밀한 데이터를 결합하는 것의 가치를 입증한다.
⚡ 전기공학
Evaluating Connected Vehicle Hard Braking and Acceleration Thresholds for Network- Level Non-Interstate Highway Crash Prediction
본 연구는 커넥티드 차량 데이터에서 도출된, 특히 0.25g 임계값을 사용하는 급제동 및 급가속 이벤트가 기존의 다년 단위 사고 데이터 분석보다 더 빠른 대안을 제공하며, 비고속도로(non-interstate highway)에서의 네트워크 수준 사고율을 예측하기 위한 효과적인 안전 대리 지표 역할을 한다는 것을 입증한다.
⚡ 전기공학
A wind power forecasting method based on CEEMDAN- LightGBM-Transformer
본 논문은 풍력 발전 데이터를 분해하고 비선형 및 선형 특징을 추출 및 순위를 매긴 뒤, 이를 트랜스포머 구조를 통해 융합함으로써 기존 방식보다 오차 지표를 크게 줄여 매우 높은 정확도의 예측을 달성하는 하이브리드 CEEMDAN-LightGBM-Transformer 모델을 제안한다.
⚡ 전기공학
Significant Wave Height Prediction and Harbour Entry Risk Index (HERI) in the Sunda Strait using ERA5-Based Deep Learning to Support Merak- Bakauheni Ferry Operations
본 연구는 ERA5 데이터를 활용하여 순다 해협의 유의 파고를 예측하기 위한 CNN-LSTM 및 BiLSTM 기반의 딥러닝 프레임워크를 개발하고, 기존의 파고 임계값을 능가하여 접안 위험을 탐지하는 데 탁월한 성능을 보이는 새로운 항만 진입 위험 지수(HERI)를 도입함으로써 메락-바카우헤니 페리 운항을 위한 효과적인 6~12시간 전 조기 경보를 가능하게 한다.