세션 트랙

Fr03B

인공지능/머신러닝(X)

좌장 : 박해선(중앙대)

09:50~10:50

Fr03B-1

다중 정밀도 인공 신경망을 전문가로 활용한 전문가 혼합 접근법

김석준, 강남우(한국과학기술원)

Fr03B-2

다중 충실도 딥오넷을 활용한 고분자전해질 연료전지의 분극 곡선 예측

김형인, 박규태, 김연수, 박태현, 윤헌준(숭실대학교)

Fr03B-3

등가자기회로 해석 기반 전기모터 성능 예측 대리모델

홍석우, 이도훈(광주과학기술원 (GIST)), 이재욱(광주과학기술원), 김명규(현대자동차)

Fr03B-4

딥러닝 기반 전류 분석을 통한 프린터 정착기 고장 진단

김민태(서울대학교), 정준하(아주대학교), 윤병동(서울대학교)

Fr03B-5

Data-Driven Prognostics of Lithium-ion Batteries Using Deep Learning Methods

탄비어 모하드(동국대학교 기계공학과), 김흥수(동국대학교)

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