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Research on Ground Compensation Method for Abnormal Response of Aerial Camera Pixels
이 논문은 불량 화소, 비정상적 스펙트럼 응답, 픽셀 오염과 같은 제조 결함으로 인해 발생하는 항공 카메라의 이미지 품질 저하 문제를 해결하기 위해, 결과 이미지를 복구하고 향상시키는 세 가지 통계적 그라운드 보상 방법을 구현한다.
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726 편의 논문
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Hollow-strut lattice architectures for distributed actuation and sensing in monolithic soft robots
본 논문은 중공 스트럿 격자 구조를 사용하여 분산된 공압 구동과 다중 모드 감지를 단일 출력체 내에 통합함으로써, 후속 조립을 위한 유체 튜브의 필요성을 제거하는 동시에 위상 인식형 단일 채널 감지 시스템을 통해 굽힘과 촉각 감지를 동시에 가능하게 하는 일체형 소프트 로봇 제작 방법을 제시한다.
⚡ electrical engineering
Multi-objective Optimization in Sports Equipment Design Using Expected Hypervolume Improvement: A Discus and a Race Car Rear Wing
이 논문은 원반과 레이스 카 리어 윙의 스포츠 장비 설계를 최적화하기 위해 기대 초볼륨 개선(EHVI)을 적용하여 핵심적인 공력 매개변수를 식별하였으며, EHVI가 해를 목적 공간의 중심 근처로 밀집시키는 경향이 있어 극단적인 파레토 최적 결과를 포착하는 능력을 제한한다는 점을 언급하였다.
⚡ electrical engineering
Optimization of process variables for laser powder bed fusion of creep-resistant P92-type steel
본 연구는 레이저 출력 250 W, 스캔 속도 1 m/s, 해치 간격 80 마이크론 및 질소 차폐로 공정 변수를 최적화함으로써, 레이저 분말 침대 용융(L-PBF) 방식이 0.1% 미만의 기공 없는 상태를 달성하여 크리프 저항성을 가진 P92형 강철을 제조하는 데 실행 가능한 제조 방법임을 입증한다.
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Diameter-Dependent Roughness Characterization and Cross-Standard Validation of Hydraulic Friction Loss in Flexible Fire Hoses
본 연구는 실험실 실험과 CFD 시뮬레이션을 통해, 구조적 및 재료적 불규칙성으로 인해 유연한 소방 호스의 수력 마찰 손실이 매끄러운 관의 이론적 예측치를 상당히 초과한다는 것을 입증함으로써, 경험적으로 결정된 직경별 마찰 계수를 사용하는 것의 필요성을 검증한다.
⚡ electrical engineering
Deep Learning–Based Semantic GIS for Heritage-Sensitive Green Space Planning
본 연구는 카이로 맘루크 사막 묘지 사례 연구를 통해 역사적 도시 환경에서 기후 대응적 개입을 위한 우선순위 구역을 식별하기 위해 유산 보존과 녹지 계획을 통합하는 딥러닝 기반의 시맨틱 GIS 프레임워크를 제안한다.
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A Switched-Capacitor Converter with Switch-Mode Time-Domain Locking and HCI-Based Self-Destruction
본 논문은 비주기적 PUF 생성 디지털 키를 활용하여 하드웨어 접근을 인증하는 키 구동형 스위치 커패시터 컨버터를 제시하며, 여기서 키 불일치는 핫 캐리어 주입 유도 열화에 의한 자폭 메커니즘과 다운스트림 회로를 비활성화하기 위한 스타트업 시간 검출기를 트리거한다.
⚡ electrical engineering
Multi-Horizon, Multi-Depth Forecasting of Pavement Temperature in a Continental Climate: Machine Learning Methods Benchmarked Against a Persistence Baseline
본 연구는 대륙성 기후의 모든 깊이에서 단기 포장 온도 예측을 위해 나이브 지속성 베이스라인(naive persistence baseline)이 6개의 머신러닝 알고리즘보다 우수한 성능을 보이는 반면, 머신러닝 방법론은 열 관성이 고주파 변동성을 감쇄시키는 장기 예측 구간 및 더 깊은 깊이에서 제한적이지만 실질적인 가치를 제공한다는 것을 입증한다.
⚡ electrical engineering
Physics-Informed Machine Learning for Radiation-Free Water Liquid Ratio Estimation Using Coriolis Flow Measurements
본 연구는 코리올리 질량 유량 측정값과 새로운 조화 혼합 밀도 평균 계수(HMDMF)만을 사용하여 삼상 유중의 수분 액체 비율을 정확하게 추정하는 방사선 미사용 물리 정보 기반 머신러닝 프레임워크를 도입하며, 높은 예측 성능(R² = 0.8943)을 달성함으로써 기존의 감마 기반 시스템에 대한 비용 효율적인 대안을 제시한다.
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Thermodynamic Stratification of Dual-Working-Fluid ORC-Driven Vapor Compression Refrigeration Systems Based on Critical Property Compatibility
본 연구는 임계 온도 차이에 기반한 열역학적 층상 구조 프레임워크를 도입하여 이중 작동 유체 ORC-VCC 시스템을 분류하며, 임계 온도 차가 낮을수록 질량 유량이 증가하는 대가로 효율이 높아진다는 점을 밝히고 응축기 온도가 전체 시스템 성능에 영향을 미치는 지배적인 요인임을 규명한다.