4편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
광반응기 설계는 빛의 반사, 산란, 흡수 등 복잡한 상호작용으로 인해 효율성 확보가 어렵습니다. 본 연구는 광자 포획률을 높이고 균일한 조사를 가능하게 하는 광반응기 설계를 위해 레이 트레이싱 디지털 트윈과 다목적 베이지안 최적화를 통합한 폐쇄 루프 워크플로우를 제안합니다. 디지털 3D 반응기 모델은 측정된 방출 특성, 반사율 데이터, 기하학적 속성을 사용하여 보정되었으며, 포타슘 페리옥살레이트 광량 측정법으로 검증되었습니다. 이 모델은 반사경 모양과 바이알 위치를 탐색하여 16개 바이알에 걸쳐 균일성을 유지하면서 입사 광자 플럭…
반도체 초격자의 열전도 특성은 면내 및 면외 방향 간 큰 차이를 보여, 정밀한 열 물성 평가에 어려움이 있습니다. 기존 주파수 영역 열반사(FDTR) 기법은 면외 열전도도 측정에 강점을 보이나, 위상 지연 및 낮은 측면 분해능으로 인해 면내 전송 특성 분석에는 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 비접촉 빔 오프셋 주파수 영역 열반사(BO-FDTR) 장비와 신경망 초기화, 가우시안 프로세스 회귀(GPR), 베이지안 최적화(BO)를 결합한 하이브리드 분석 프레임워크를 제안합니다. 신경망은 초기 매개변수 추정치를 신속하게 제공하고, 이를…
전력 시스템 계획의 복잡성이 증대됨에 따라, 본 연구는 딥러닝 기반의 단기 전력 부하 예측 모델을 제안한다. KAN(Kolmogorov Arnold Networks)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 결합하고 베이지안 최적화 및 멀티 헤드 어텐션 메커니즘을 적용한 하이브리드 예측 모델 AM-CNN-KAN을 개발했다. AM-CNN-KAN 모델은 기존 모델 대비 MAE, MSE, RMSE, MAPE 성능 지표를 각각 0.072%, 7.52%, 2.44%, 1.23%, 7.10% 개선했다. 또한, 이 모…
레이더 탐지 기술이 발전함에 따라, 적층 복합재료에서 광대역 전자기(EM) 흡수를 달성하는 것은 여전히 중요한 과제입니다. 이는 구조/조성 및 주파수 의존적 EM 응답 간의 복잡한 비선형 결합 때문이며, 전문 지식과 광범위한 시행착오가 요구됩니다. 본 논문은 기존 베이지안 최적화(BO)의 지역 최적점 한계를 극복하는 점진적 베이지안 최적화(PBO) 기반의 데이터 기반 머신러닝(ML) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 가변 플라이 구성의 EM 성능을 예측하는 모델을 반복적으로 훈련하며, 뛰어난 견고성과 일반화 능력을 보여줍니…
