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A Low-Power RGC-Based CNTFET Transimpedance Amplifier for 40 Gbps Optical Receivers

이 논문은 32 nm CNTFET 기술를 사용하여 40 Gbps 광 수신기를 위해 설계된 저전력 트랜스임피던스 증폭기를 제시하며, 이는 51.4 dBΩ의 트랜스임피던스 이득, 28.3 GHz 대역폭, 그리고 368 µW의 전력 소비를 달성하기 위해 게인 부스팅(gain boosting)과 다이오드 연결 출력(diode-connected output)을 갖춘 레귤레이티드 캐스코드(regulated cascode) 구조를 채택하였다.

Nazanin Zamani, Mehdi Amoon, Zahra Alaie, Mahmoud Daneshvar Farzanegan2026-07-24
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Identifying the Spatial Network Structure of County-Level Rural Settlements Using Multi-Source Data and Graph Neural Embedding: A Case Study of Dangyang, Hubei Province, China

본 연구는 중국 당양시의 미세한 농촌 정주 단위(fine-grained rural settlement units)를 식별하고 분류하기 위해 다중 소스 데이터를 활용한 그래프 신경망 기반 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 기존의 행정 마을 규모를 넘어 차별화된 거버넌스를 가능하게 하는 공간 네트워크 구조와 주요 동인을 밝힌다.

Xu Liquan, Yang Chen, Zhang Zhentian, Chai Chengzhang, Yuan Lei, Li Haijiang2026-07-24
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Material selection for injection molds of thick-walled PP-R parts: experimental comparison of conventional 316L steel, CuBe alloy, and selective laser melting with conformal cooling: thermal performance, part quality, and financial viability

본 연구는 두꺼운 벽을 가진 PP-R 사출 성형의 경우, 기존의 기계 가공된 CuBe 합금 금형이 초기 투자 비용은 더 높음에도 불구하고 모든 경제적 지표에서 컨포멀 쿨링(conformal cooling)이 적용된 선택적 레이저 용융(SLM) 금형보다 우수한 사이클 타임 단축과 비용 절감을 제공하며 더 뛰어난 성능을 발휘한다는 것을 실험적으로 입증하며, 두 가지 첨단 개념 모두 기능적 자격 표준을 충족하는 부품을 성공적으로 생산하였다.

Janaína de Carvalho Teixeira Baifus, Pedro Paulo andrade Junior, Adriano Fagali de Souza2026-07-24
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A Parameterized Data-Driven Neural Network with Physics-Based Regularization for Thermal Field Prediction in Metal Additive Manufacturing

본 논문은 기존 시뮬레이션의 계산적 한계를 극복하기 위해 FEM 생성 데이터와 열전도 정규화를 결합함으로써, SS316L 레이저 분말 적층 제조 공정에서의 과도 열장 및 용융지 기하학적 형상을 효율적으로 예측하는 파라미터화된 물리 정보 신경망을 제시한다.

Aishwarya Manjunath, Hang Tran, Selvamurugan Palaniappan, Shashank Sharma, Song Fu, Narendra B. Dahotre2026-07-24
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Channel Characteristics of Long-distance Magnetic Induction based Through-the-earth Communication and Performance Analysis

본 논문은 등가 회로 모델을 구축하고 다양한 조건에서의 노이즈 및 주파수 응답을 평가하며 시스템 신뢰성을 향상시키기 위한 최적의 변조 방식을 결정함으로써, 장거리 자기 유도 기반 지중 통신의 채널 특성 및 성능을 분석한다.

Chuanxian Ma, Yanjun Zhu, Lifeng Sun, Baojun Zhu, Huifeng Cheng, Xinlei Jia, Yue Wang, Mengtian Dai, Wei Yang2026-07-24
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Position-Weighted Sequence-Kernel Bayesian Optimization for Composite Laminate Stacking Sequences

본 논문은 좌굴 성능을 극대화하는 동시에 후보군의 중복성을 최소화하기 위해 가우시안 프로세스 대리 모델을 위한 특화된 거리 지표를 활용함으로써, 제조 제약 조건 하에서 복합재 적층 시퀀스를 효율적으로 설계하는 위치 가중 시퀀스 커널 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다.

Xinrong Liang, Liang Kong, Zhaojun Zhang2026-07-24
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A Multi-Model Adaptive Evaluation System for Green Building Energy Efficiency

본 논문은 다양한 기후와 규모에 걸쳐 녹색 건축물의 에너지 효율을 정확하게 평가하기 위해 동적, 정적 및 하이브리드 접근 방식을 통합한 안정적이고 모듈화되며 적응 가능한 다중 모델 평가 시스템을 제안하며, 이는 6% 미만의 하이브리드 모델 오차율을 달성하는 동시에 개별 건축물 최적화와 대규모 포트폴리오 관리를 모두 지원한다.

Wenli Fu, Yu Na, Yuxuan Zhao2026-07-24
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Comprehensive TCAD Investigation of RF Performance, Noise Characteristics, and Intrinsic Capacitances of InAlAs/InGaAs/InP HEMTs: Impact of Gate-to-Channel Distance and Gate Bias.

이 연구는 TCAD 시뮬레이션을 활용하여 InAlAs/InGaAs/InP HEMT에서 게이트-채널 간 거리를 증가시키는 것이 일반적으로 노이즈 스펙트럼 밀도와 게이트-드레인 커패시턴스를 감소시키는 반면 출력 컨덕턴스와 게이트-소스 커패시턴스는 증가시키며, 게이트 바이어스를 변화시키는 것은 전류 및 전압 노이즈 특성에 뚜렷하고 종종 상반되는 효과를 생성한다는 것을 입증한다.

Soufiane Derrouiche2026-07-24