2864 편의 논문
본 연구는 베이지안 칼만 필터링(Bayesian Kalman filtering)을 전처리 단계로 적용하는 것이 여러 캐나다 도시의 단기 대기 질 예측을 위한 딥러닝 모델(GRU 및 LSTM)의 정확도를 유의미하게 향고시킨다는 것을 입증하며, 최적의 모델 구성은 오염 물질 유형과 지역적 조건에 따라 달라진다.
본 논문은 전통적인 회절 시스템의 비선형성 한계를 극복하여 전기적 신경망에 필적하는 성능을 달성하면서도 현저히 낮은 계산 복잡도와 우수한 견고성을 구현하는, 부분 결맞음 조명 하에서의 고차 광학 신경망 프레임워크를 소개하고 실험적으로 검증한다.
본 연구는 초음파 강화 7075-T6 알루미늄 합금 가공 시 초음파 주파수와 절삭 속도를 높이는 것이 절삭력을 줄이고 표면 거칠기를 완화하는 동시에 압축 잔류 응력을 향상시켜, 궁극적으로 결함이 적고 더 미세하며 균일한 표면을 얻게 함을 입증한다.
본 연구는 원형 강관 충전 콘크리트의 전단 강도를 예측하는 데 있어 전통적인 방식보다 성능이 현저히 뛰어난 메타휴리스틱 최적화 머신러닝 모델인 PSO-Cat 및 BO-Cat을 개발 및 검증하며, SHAP 및 PDP 분석을 활용하여 주요 영향 요인을 해석하고 공학적 적용을 위한 실용적인 GUI를 제공한다.
본 연구는 두께에 따른 치수 편차를 설명하기 위해 계면 마찰 및 전단 지연 변형을 포함한 툴-부품 간 상호작용을 명시적으로 통합함으로써, 박벽 곡면 복합재 부품의 경화 유도 스프링 인(spring-in) 현상을 정확하게 예측하는 검증된 해석 모델을 제시한다.
본 논문은 단독 방식들이 실패하는 까다로운 K-TIG 용접 환경에서 텅스텐 전극 팁 위치 추적을 위한 우수한 정확도와 안정성을 달상성하기 위해, 파라미터가 없는 일관성 게이트(consistency gate)를 통해 고정밀 좌표 회귀 분기와 강건한 탐지 분기를 동적으로 융합하는 일관성 게이트 기반 캐스케이드(Consistency-Gated Cascade) 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 재생 에너지 출력 제한을 크게 줄이고 시스템 신뢰성을 향상시키기 위해, 개선된 모델 예측 제어와 정밀한 수력 결합 제약 조건을 통합하여 풍력, 태양광, 수력 및 양수 발전을 결합한 시너지 효과가 있는 다중 시간 척도 스케줄링 전략을 제안한다.
본 논문은 4D형 코어리스 광섬유 기판과 특정 감지 물질을 활용하여 메탄, 상대 습도, 수소 및 황화수소를 시공간적 편차 없이 높은 민감도로 동시에 검출하는 표면 플라즈몬 공명 기반의 4파라미터 가스 광섬유 센서를 제시한다.
본 논문은 산업용 IoT 센서 데이터와 디지털 트윈 모델링 및 앙상블 머신러닝을 결합하여 97.43%의 탐지 정확도를 달리고, 미검출(false negatives)과 다운타임을 크게 줄이는 동시에 에지 장치에서의 저지연 추론을 가능하게 하는 계층형 에지-AI 예지 보전 아키텍처를 제안한다.
본 논문은 파장 분할 다중화 기술을 활용하여 비가환 해밀턴 곱(non-Abelian Hamilton products)을 광학 회로에 물리적으로 매핑함으로써, 3D 포인트 클라우드 분석 및 컬러 이미지 인식과 같은 응용 분야를 위한 고차원 데이터의 고병렬성, 저오차, 에너지 효율적 처리를 가능케 하는 쿼터니언 광학 컴퓨팅 칩(QOCC)의 첫 번째 시연을 제시한다.