2864 편의 논문
이 논문은 명시적인 물리적 파라미터나 재학습 없이도 다양한 기하학적 구조와 유동 영역에 걸쳐 필드 기반 유체 흐름 예측의 정확도와 강건성을 크게 향방시키기 위해 시각적 임베딩에 대한 시간적 자기 주의 집중(temporal self-attention)을 활용하는 자기회귀 모델인 GLoOD를 소개한다.
본 논문은 주변 암반을 약한 층, 안정적인 층, 강한 지지 층의 별도 층으로 구분하여 손상된 암석의 잔류 자립 능력을 활용함으로써, 최적화된 지보 설계를 통해 변형과 소성 영역의 범위를 현저히 감소시키는 심부 연암 도로의 구역별 시너지 제어 전략을 제안하고 검증한다.
본 연구는 스리랑카 국가 전력망 내 배터리 저장 장치와 발전기 급전을 공동 최적화하는 KKT 기반 혼합 정수 최적화 프레임워크를 제안하며, 저장 장치를 급전 모델에 직접 삽입하는 것이 경제적 차익 거래를 효과적으로 포착하고 재생 에너지 출력 제한을 감소시킨다는 점을 입증하는 동시에, 평균적인 조건이 아닌 실제 시스템 유연성에 기반한 용량 계획의 필요성을 강조한다.
본 연구는 1:3 축척 진동대 실험과 SeismoStruct 수치 검증을 통해 개방형(I형 단면) 및 폐쇄형(중공 사각 단면) 기하학적 형상을 가진 강재 빔 피복 기둥 합성 프레임의 내진 성능을 평가하며, 이러한 합성 시스템이 기존 철근 콘크리트 구조물에 비해 우수한 강성 대 중량비, 연성 및 경제적 효율성을 제공함을 입증한다.
본 연구는 희소한 와이어 아크 적층 제조(WAAM) 데이터를 재분석하여 층간 대기 시간이 재료와 지표에 따라 크게 달라짐을 입증하며, 기하학적, 방사선 투과 검사 및 경도 증거를 단일 공정 임계값을 강제하기보다는 별개의 스트림으로 취급하는 민감도 기반의 스크리닝 워크플로를 옹호한다.
본 연구는 딥러닝 모델에 비대칭 손실 함수를 적용하는 것이, 특히 기존의 대칭적 손실 접근 방식과 비교하여 Well shut-in과 같은 복잡한 과도 현상 동안의 과소 예측 오류를 줄임으로써 단기 해양 저류층 생산량 예측의 정확도와 강건성을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.
본 연구는 합성 테스트를 통해 우수한 정확도와 노이즈 강건성을 달성하고 일본 운젠 화산의 화산-열수 시스템 내 심부 지하 구조를 성공적으로 규명함으로써, 비선형적이고 부적정(ill-posed)한 1차원 TDEM 역산 문제를 효과적으로 해결하는 개선된 적응형 차분 진화 알고리즘(iL-SHADE)을 소개한다.
본 연구는 1D CNN-TCN 엣지 컴퓨팅 프레임워크를 활용하여 광중합을 위한 실시간 폐루프 열 제어를 달성함으로써, 기존의 PID 제어와 비교하여 온도 오버슈트를 유의미하게 감소시키고 경화 일관성을 향상시키는 네일 큐어링 지능형 테스트 시스템(NCITS)을 제시한다.
본 연구는 소형 정전기 침전식 마스크, 특히 마스크 C가 단순히 여과 효율 지표에만 의존하는 대신 절대 입자 농도를 정량화함으로써 기존 N95 호흡용 보호구에 비해 하류 입자 노출을 유의미하게 감소시킨다는 것을 입증한다.
본 연구는 대규모 언어 모델 에이전트를 활용하여 기존의 CALPHAD 계산을 대체하는 AI 보조 워크플로우가 유한 요소 열 시뮬레이션과 AI 생성 연속 냉각 변태도를 결합함으로써 저가형 Ti-2.8Al-5.1Mo-4.9Fe 티타늄 합금의 전자빔 및 TIG 용접 시 발생하는 뚜렷한 상 조성(phase compositions)을 성공적으로 예측한다는 것을 입증한다.