2701 편의 논문
본 연구는 캘리포니아의 극심한 산불 발생 시 PM2.5 농도를 예측하기 위해 6개의 시계열 파운데이션 모델을 전통적인 딥러닝 베이스라인과 벤치마킹하였으며, 완전히 학습된 순환 모델이 제로샷 및 미세 조정된 파운데이션 모델보다 정확도와 극단적 사건 탐지 측면에서 일관되게 우수한 성능을 보임을 밝힘으로써, 더 큰 사전 학습 모델이 환경 예측을 보편적으로 지배한다는 가설에 이의를 제기한다.
본 논문은 지상 전자기 검사 데이터로부터 매설 파이프라인의 금속 손실 결함을 효과적으로 탐지하고 크기를 측정하기 위해, 약하고 혼재된 신호라는 난제에도 불구하고 높은 정확도와 상관관계를 달ordering하는 2단계 딥러닝 프레임워크를 학습시키기 위한 대규모 데이터셋을 생성하는 준해석적 대리 모델을 제시한다.
본 연구는 체스판 스캔 방식의 PBF-LB 316L에서 층간 이동(interlayer shift) 단독으로는 기공률에 미치는 영향이 제한적인 반면, 아일랜드 중첩(island overlap)을 증가시키면 미융합 결함이 유의미하게 감소하며, 135% 중첩과 1mm 층간 이동의 조합이 0.10%라는 가장 낮은 평균 기공률을 달성함을 입증한다.
본 논문은 탄성 광네트워크(Elastic Optical Networks)에서의 NP-난해(NP-hard) 라우팅 및 스펙트럼 할당 문제를 효율적으로 해결하기 위해 회색 늑대 최적화(Grey Wolf Optimizer)와 담금질 기법(Simulated Annealing)을 결합한 하이브리드 알고리즘을 제안하며, 다양한 대규모 토폴로지 전반에 걸쳐 네트워크 용량과 탐색 균형의 유의미한 개선을 입증한다.
본 연구는 내구성이 뛰어난 CNT-TiC 광열 코팅을 내부 복사 반사판과 결합하는 것이 유효 열 획득을 극대화하고 열 손실을 최소화함으로써 반구형 태양광 온실의 열 성능을 크게 향상시켜, 최대 온도 78.4°C와 열 효율 82.1%를 달성함을 입증한다.
본 논문은 GPS 기반 수동 레이더를 위해 웨이브릿과 경험적 모드 분해를 이용한 시-주파수-척도 영역 적응형 클러터 억제 방법을 제안하고 검증하며, 웨이브릿 재구성이 강한 간섭 및 잡음 조건 하에서 척도 영역의 특징 차이를 활용하여 신호 대 간섭비와 신호 대 잡음비를 향상시킴으로써 표적 탐지를 유의미하게 강화함을 입증한다.
본 논문은 실시간 태양 방향 추적 및 자동 모니터링을 통해 발전 효율을 극대화하기 위해 LDR 기반의 2축 추적 메커니즘과 단면 및 양면 패널의 결합을 활용한 비용 효율적인 하이브리드 태양 에너지 시스템의 설계 및 구현을 제시한다.
본 논문은 엔코더 결함을 진단하고, 결함이 있는 피드백을 격리하며, 온라인 정렬 보상을 통해 최소한의 각도 오차로 폐루프 운전을 유지하기 위해 고주파 주입과 슬라이딩 모드 관측기를 융합하여 활용하는 로봇 관절 PMSM 드라이브를 위한 결함 허용 제어 전략을 제안한다.
이 논문은 동적 임피던스 분광법과 시각-언어 모델을 통합하여 리튬 플레이팅 발생을 5분 더 일찍 감지하고 이를 실시간으로 자율적으로 완화함으로써, 다양한 셀 형식에 걸친 배터리 안전성, 사이클 수명 및 확장성을 향상시키는 AI 기반 폐루프 프레임워크인 AI-LOMAC을 소개한다.
이 논문은 위성 태양 복사량의 머신러닝 편향 교정을 위한 4단계 방법론적 프로토콜을 제안하며, 이는 표준 교차 검증이 어떻게 모델의 관측소 간 일반화 실패를 은폐할 수 있는지를 밝히고, 유연한 알고리즘들이 전이 가능한 대기 관계를 학습하기보다는 사이트 특유의 특성을 암기한다는 것을 열대 몬순 네트워크를 통해 입증한다.