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포스터 발표, 좌장 : 오성훈(전북대학교), 이정익(인하공업전문대학), 송준희(전북대학교), 조장현(한라대학교)

인공 신경망을 이용한 신재생 에너지 관련 부품의 표면 거칠기 예측 모델
Surface Roughness Prediction Model of Renewable Energy Devices Using Artificial Neural Network

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  • 발행기관
    한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
  • 간행물
    한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) 바로가기
  • 통권
    2022년도 한국기계기술학회 추계학술대회 논문집 (2022.11)바로가기
  • 페이지
    pp.31-31
  • 저자
    행리다, 김휘중, 임홍철, 김정수, 씨압 잔점난, 문상돈
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A442157

원문정보

목차

1. 서론
2. 연구방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
후기

키워드

Renewable Energy Devices Surface Roughness Artificial Neural Network

저자

  • 행리다 [ H. J. Kim | 전북대학교 기계설계공학과 ]
  • 김휘중 [ Lida. Heng | 전북대학교 기계설계공학과 ]
  • 임홍철 [ H. C. Im | 전북대학교 기계설계공학과 ]
  • 김정수 [ J. S. Kim | 전북대학교 에너지저장ꞏ변환공학과 ]
  • 씨압 잔점난 [ Sieb. Chanchamnan | 전북대학교 에너지저장ꞏ변환공학과 ]
  • 문상돈 [ S. D. Mun | 전북대학교 기계설계공학과, 전북대학교 에너지저장ꞏ변환공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    공학>기계공학
  • 소개
    기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) [Proceedings of KSMT Annual Meeting]
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2000~2024
  • 십진분류
    KDC 550 DDC 620

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