전기자동차 전자 시스템의 실시간 모니터링을 위한 물리 정보 신경망(PINN) 기반 대리 모델 개발

RAPER LEIGH CLYDE; 한창운

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저자정보: RAPER LEIGH CLYDE (한국뉴욕주립대) 한창운 (한국뉴욕주립대)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2026년 신뢰성부문 20주년 기념 학술대회

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최근 전기자동차 (Electric Vehicle, EV) 산업에서는 에이전트형 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 시스템의 잠재력에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 제조업체들은 인공지능을 활용하여 기존의 사후 대응적 유지보수 방식에서 예지정비 기반의 유지보수 방식으로 전환하고자 하며, 이를 위해 인공지능 에이전트의 자율적이고 실시간적인 예측 능력을 활용하려 한다. 물리정보 신경망 (Physical-Informed Neural Networks, PINNs)은 이러한 전기자동차용 에이전트형 인공지능 시스템에 적용 가능한 딥러닝 프레임워크 중 하나로 주목받고 있다. PINNs는 지배 편미분방정식을 학습 과정에 ... 전체 초록 보기

#Electric Vehicle(전기자동차) #Electronic Systems(전자시스템) #Physics-Informed Neural Networks(물리정보신경망) #Reliability(신뢰성)

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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