2864 편의 논문
본 연구는 전통적인 머신러닝 방식과 비교하여 비침습적 종양 국소화의 정확도와 재현율을 유의미하게 향상시키기 위해, FDTD로 시뮬레이션된 합성 마이크로파 데이터와 양자 기반 융합 분류기 앙상블(QPFC-E)을 결합한 하이브리드 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 우즈베키스탄의 락필 댐 및 철근 콘크리트 댐의 변형 관련 탄성 매개변수를 평가하기 위해 미소진동 H/V 스펙트럼 비 분석을 활용하며, 이러한 비파괴적 방법이 구조적 유형, 정수압 하중 및 재료 불균질성의 영향을 받는 응력-변형 구역을 효과적으로 식별하여 지진 활동이 활발한 지역에서의 모니터링을 개선할 수 있음을 입증한다.
본 논문은 조인트 예비력 급전 및 데이터 수집을 위한 분포 강건 프레임워크를 제안하며, 예측 데이터의 한계 가치가 전력 조류 배분 계수를 통해 격자를 통과하는 구역별 불확실성의 전파 방식에 의해 결정되는 네트워크 의존적 양임을 입증하는 폐쇄형 최적 할당 법칙을 도출한다.
본 연구는 특정 파라미터와 시너지 효과를 내는 화학적-기계적 메커니즘을 활용하여 표면 거칠기를 29.204 nm까지 줄이는 초매끄러운 표면 수복을 달성함으로써, 가공 중 발생하는 표면 결함으로 인한 박막 쿼츠 도가니의 높은 폐기율 문제를 해결하기 위해 화학적 기계적 연마 공정을 개발하고 최적화하였다.
본 논문은 네트워크 장애 발생 시 산업용 마이크로그리드에 신속하고 역동적인 전력 연속성을 제공하기 위해 저장된 전자기 및 운동 에너지를 활용하는 개념적인 AI 지원 선형 전자기 관성 시스템(LEIS)을 제안하며, 이는 기존의 배터리 또는 디젤 백업 시스템보다 우수한 대안을 제공한다.
본 연구는 3D 수술 중 초음파, 광학 내비게이션, 그리고 B-스플라인 변형장 예측을 결합한 저비용의 실시간에 가까운 파이프라인이 교종 수술 중 뇌 이동을 보정하기 위해 가상 MRI 영상을 정확하게 생성할 수 있음을 입증하며, 체외(in vitro) 및 생체 외(ex vivo) 모델 모두에서 임상적으로 수용 가능한 수준의 등록 오차를 달성하였다.
이 논문은 자중을 고려한 수직 캔틸레버의 횡방향 비선형 진동 모델을 개발하고 비선형 에너지 싱크가 강제 진동을 크게 감소시킨다는 것을 입증하며, 수치적 결과는 자중이 시스템의 고유 진동수와 모드 형상에 미치는 영향이 제한적임을 보여준다.
본 논문은 원자력 발전소 급수 유량계 브래킷의 과도한 저주파 진동을 완화하기 위해 강성 보강, 길이 축소 및 탄성 마운팅을 결합한 이론적 순방향 설계 전략을 제안하고 검증하였으며, 이를 통해 고유 진동수를 이동시키고 진동 가속도를 18.4에서 26.4 dB까지 감소시키는 데 성공하였다.
이 논문은 인간 시각 체계의 원리와 밴드 간 관계를 통합함으로써 팬샤프닝된 영상의 공간적 및 분광적 품질을 동시에 평가하기 위해 FSIM 지표를 확장한 새로운 3-D Log-Gabor Feature Similarity Index를 제안하며, 기존 방법들보다 우수한 성능을 입증한다.
본 논문은 채굴 후 빈 공간(gob) 측면 진입 시 발생하는 지붕 불안정의 역학적 메커니즘을 밝히기 위해 탄성 기초 보 모델을 구축하였으며, 비대칭 지지 강성을 활용하여 내부 응력을 조절하고 파괴적인 실패 모드를 방지하는 "지붕 제어를 위한 강한 리브(strong rib)" 전략을 제안한다.