주요 논문 — AI 지원 방사선 차폐 최적화

다목적 방사선 차폐 설계 최적화를 위해 self-attention-SPN과 NSGA-III를 융합하는 방법에 대한 동료 검토 참조 - 차폐 레이아웃을 수동으로 조정하는 대신 학습된 모델과 다목적 진화 알고리즘을 결합합니다. 원자력연보(Annals of Nuclear Energy)에 게재됨.

2026년 9월 18일

참고자료

A method fusing self-attention-SPN and NSGA-III for multi-objective radiation shielding design optimization[J]. Annals of Nuclear Energy, 2025 (Sep.): 219. DOI:10.1016/j.anucene.2025.111507

논문

A method fusing self-attention-SPN and NSGA-III for multi-objective radiation shielding design optimization

다목적 방사선 차폐 설계 최적화를 위한 self-attention-SPN과 NSGA-III를 융합하는 방법

A method fusing self-attention-SPN and NSGA-III for multi-objective radiation shielding design optimization[J]. Annals of Nuclear Energy, 2025 (Sep.): 219.

Li He; Guangyao Sun; Yican WuAnnals of Nuclear Energy2025

미리보기에서는 전체 텍스트를 볼 수 없습니다. 출판사 페이지를 열어 원본 논문을 읽어보세요.

출판사 사이트에서 읽기 → DOI: 10.1016/j.anucene.2025.111507

#AI#기계 학습#셀프 어텐션#NSGA-III#다중 목표 최적화#방사선 차폐 설계#차폐 최적화#디지털화#동료 검토를 거친 참고 자료