2664 편의 논문
본 연구는 자동차 저항 점 용접을 위한 지능형 에이전트 모델을 제안하며, 이는 매개변수 예측 정확도를 높이고 솔루션의 유일성을 보장하며 다양한 시트 적층 조합에 대한 일반화 성능을 향상시키기 위해 이종 앙상블 학습 프레임워크와 새로운 물리 기반 가열 강도 제약 조건을 통합한다.
본 논문은 포즈 등록, 접촉 샘플링, 불확실성을 고려한 렌치 스크리닝, 그리고 구조적 무결성과 로봇 호환성을 보장하기 위한 제약 조건 기반 위상 최적화를 통합함으로써, 객체 특화된 수동형 적층 제조 가능 그리퍼를 자동으로 생성하고 검증하는 엔드 투 엔드 계산 파이프라인을 제시한다.
본 연구는 결합된 드리프트-확산 및 포논 유체역학 모델을 활용하여, 도핑 없는 SiGe p-FinFET에서 게르마늄 함량을 최적화함으로써 향상된 정공 이동도를 통해 최고 동작 온도를 약 15 K 낮출 수 있음을 입증하는 동시에, 게르마늄이 과도할 경우(60% 초과) 열전도도 감소로 인해 성능이 저하되는 결정적인 트레이드오프를 강조한다.
본 연구는 머신 비전과 YOLOv8n 딥러닝 모델을 통합하여 표면 결함 탐지를 자동화함으로써 NEU-DET 데이터셋에서 76.3%의 mAP@50를 달달성하는 첨단 제조를 위한 지능형 로봇 검사 프레임워크를 제안하며, 물리적 로봇 성능 및 고객 맞춤형 데이터에 대한 추가적인 검증의 필요성을 강조한다.
본 연구는 수치 모델링을 활용하여, 파괴면 분석에 기반한 캔틸레버 옹벽의 배치 최 {implying optimization} 최적화와 완화 선반(relief shelf)의 도입이 지진, 강우 및 상재 하중이 결합된 조건 하에서 인도 나이니 호수(Naini Lake)의 급경사 사면 안정성을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.
본 연구는 지하 상업 공간의 에너지 사용 강도, 열 쾌적성, 투자 비용 사이의 균형을 맞추는 최적의 리모델링 전략을 식별하고 주요 트레이드오프와 지배적인 영향 요인을 밝히기 위해 DesignBuilder, EnergyPlus, BPNN 및 NS가 결합된 대리 모델 기반 다목적 최적화 프레임워크를 활용한다.
이 논문은 이온 용액 내 마이크로/나노 전극의 전기화학적 열화를 효과적으로 억제하여 고전압 작동을 안정화하고 나노입자 검출 및 DNA 분석과 같은 응용 분야를 위한 민감도를 크게 향상시키는 수직 층상 이중층(VSDL) 유체 접근 방식을 소개한다.
본 연구는 베이지안 기법을 통해 가우시안 프로세스 회귀 모델을 최적화하고 물과 시멘트 함량을 주요 영향 요인으로 식별함으로써, 혼합재가 포함된 콘크리트의 인장 분할 강도를 예측하기 위한 신뢰할 수 있고 설명 가능한 프레임워크를 구축한다.
본 논문은 높은 포트 격리에 의존하는 대신 위상 상쇄 메커니즘을 활용하여 필드 상관관계를 제어함으로써, 물리적 방사체 분리 없이도 광대역 동작(6.96–15.87 GHz)과 우수한 MIMO 성능을 달상하는 6G 상위 중간 대역 애플리케이션용 완전 공유형 개구 급전 이중 편파 MIMO 안테나를 제시한다.
본 논문은 멤브레인 인자 제약과 보조 판별기를 활용하여 안정적이고 구조적으로 효율적이며 이전에 볼 수 없었던 피니큘러 쉘 기하 구조를 성공적으로 생성함으로써, 피니큘러 다각형의 개념을 3차원 구조로 일반화하는 물리 정보 기반 생성적 적대 신경망 프레임워크를 제안한다.