2658 편의 논문
본 논문은 2013년부터 2025년까지의 무인 운반차(AGV) 시스템에 대한 포괄적인 검토를 제시하며, 참조 아키텍처, 내비게이션 분류 체계, 자율 이동 로봇(AMR)으로의 전환, AI 기반 플릿 협업, 무선 충전, 5G 통합 및 안전 표준을 다루는 통합된 프레임워크를 제공함으로써 개별 연구들 사이의 간극을 메우는 동시에, 성장하는 산업을 위한 주요 과제와 향후 연구 방향을 식별한다.
본 논문은 아진성 목표물 인력, 탄성적 에이전트 간 반발력, 그리고 국소 최솟값 및 제어 채터링을 방지하면서 충돌 없는 응집된 움직임을 보장하기 위한 유체역학적 편향장을 결합함으로써, 다중 에이전트 군집이 밀집된 장애물 영역을 항해할 수 있도록 하는 분산형 라그랑주 제어기를 제시한다.
본 논문은 실제 트랙 시스템 식별 파이프라인에서 발생하는 세 가지 결정적인 결함인 흥분 상실(loss of excitation), 식별 불가능한 피크 계수(non-identifiable peak factors), 그리고 비수축적 피드백 루프(non-contractive feedback loop)를 식별하고 해결함으로써, 접지력이 현저히 감소한 노면에서도 정확한 타이어 파라미터를 성공적으로 복구하고 안정적인 차량 제어를 유지하는 방법을 제시한다.
본 논문은 DCO-OFDM 시스템을 위한 SNR별 DC-바이어스를 전체 조건부 분포로 예측하는 도메인 정보 기반 혼합 밀도 네트워크인 MDHyperNet을 제안하며, 이는 다양한 채널 조건에서 예측 정확도 및 전반적인 링크 성능 측면에서 결정론적 베이스라인 및 고정 바이어스 구성 설정을 크게 상회하는 성능을 보여준다.
이 논문은 재활용 관측치만을 활용하여 제품 폐기 및 수출률을 추정하기 위해 어업 포획 곡선법을 응용하며, 코호트 대각선 추정치가 횡단적 추정치보다 우수함을 입증하는 동시에 순환 경제 정책 평가를 위한 새로운 수리-폐기-비율(Repair-Discard-Ratio) 지표를 도입한다.
본 연구는 오픈 밀링 데이터셋을 활용하여 이상 탐지 모델의 일반화 가능성과 센서 간 일치도를 평가하며, 미학습 런(run)에서 미학습 공구 패밀리(tool family)로 전환될 때 성능이 약간 저하되기는 하지만 특정 스펙트럼 특징과 신호 클리핑 아티팩트가 비정상적인 절삭 경로를 식별하는 강력한 지표를 제공한다는 점을 입증한다.
본 논문은 ELM-AdaBoost를 활용하여 인간의 운전 특성을 식별하고, 부분 공간 식별(subspace identification)을 유연한 참조 궤적과 결합함으로써 혼합 차량 군집 주행의 안정적이고 고성능인 추종 및 개선된 주행 경험을 보장하는 인간 중심 데이터 기반 모델 예측 제어(HDMPC) 전략을 제안한다.
이 논문은 이탈리아의 장기 에너지 계획에 시간당 기상 스트레스 테스트를 통합하는 것이 소형 모듈형 원자로가 변동성 재생 에너지와 관련된 막대한 저장 용량 요구량과 비용 초과를 상당히 줄여주는 반면, 재생 에너지에만 의존하는 것은 시스템 비용과 배터리 필요량을 극도로 과소평가하게 된다는 점을 보여준다.
본 연구는 경량 신경 잔차 모델을 디지털 트윈 기반 모델 예측 제어기에 통합하는 것이 모델 불일치가 존재하는 비선형 산업 시스템에서 추적 정밀도를 유의미하게 향상시키고 오차를 줄이는 동시에, 약간의 처리 시간 증가에도 불구하고 실시간 엣지 배포를 위한 계산 가능성을 유지함을 입증한다.
본 연구는 CIELAB 색상 분할을 이용한 디지털 이미지 분석 프레임워크를 통해 수분 유도 아스팔트 박리를 객관적으로 정량화함으로써 이를 검증하였으며, 바인더 시스템, 노화, 골재 특성 및 염화나트륨 노출이 코팅 손실에 유의미한 영향을 미친다는 점을 밝히는 동시에 정적 침지법과 끓는 물 컨디셔닝법이 일관되지만 상호 대체 불가능한 결과를 도출함을 확인하였다.