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딥러닝을 통한 수중 음향 cloak 코어쉘 개발
대표 URL https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.013142
작성자 관리자 게시일 2021.05.14 조회수 542

 

논문 원문 : Deterministic and probabilistic deep learning models for inverse design of broadband acoustic cloak

 

사우디 아라비아 King Abdullah University of Science and Technology 연구팀은 오토인코더를 기반으로한 acoustic cloc 특성을 가지는 코어-쉘 역설계를 제안하였다. 다층구조의 레이어에 따라 디자인파라미터를 구성하고, 산란단면적의 스펙트럼을 통해 cloak spectrum 을 정의함에 따라 원하는 cloak 성능을가지는 코어-쉘 구성을 학습하고 그의 결과를 보였다. 연구진은 학습을 위해 68,000개의 데이터를 생성하였고, MAE loss로 학습시켰다. 학습이후 평균상대오차는 4.64이였고, 신경망의 정확도는 96%로 수렴하였다. 연구진이 제시한 예시는 설계된 10cm 산란체가 물에 잠긴경우, 수 Hz 에서 5kHz 범위에서 완벽히 cloak을 달성할 수 있음을 보였다.
 
담당 : 정이교 (7823, leekyoj@kimm.re.kr)
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