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**Abstract:** Exosome isolation and characterization are critical biomarkers in diagnosing and monitoring various diseases. Current methods suffer from low throughput and sensitivity limitations. This paper proposes a novel, fully automated microfluidic sorting system guided by Acoustic Radiation Force Microscopy (ARFM) for rapid and high-resolution separation of exosomes based on their size and lipid composition. Leveraging data-driven optimization and established fabrication techniques, this system promises to significantly enhance exosome analysis workflows for clinical applications.

**Abstract:** This paper presents ARF-AHL, a novel approach to Acoustic Radiation Force Microscopy (ARFM) utilizing adaptive hyperdimensional feature extraction and reinforcement learning (RL)-driven optimization to significantly enhance image resolution and signal-to-noise ratio (SNR) in nanoscale fluidic environments. Conventional ARFM suffers from limited resolution and susceptibility to noise. ARF-AHL leverages hyperdimensional computing (HDC) to represent and analyze complex acoustic field variations and integrates RL to dynamically adjust experimental parameters, recovering and amplifying subtle hydrodynamic signatures indicative of nanoparticle distribution and behavior.

### 초록 본 연구에서는 적응형 공진 주파수 변조(Adaptive Resonance Frequency Modulation, ARFM) 기법을 활용한 능동 소음 제어(Active Noise Control, ANC) 시스템을 제안한다. ARFM 기법은 실시간으로 변화하는 소음 환경에 능동적으로 대응하기 위해 공진 주파수를 변조하여 소음 상쇄 성능을 극대화하는 기술이다. 제안하는 시스템은 광대역 소음 환경에서 탁월한 소음 저감 효과를 보이며, 특히 저주파 영역에서 기존 ANC 시스템 대비 우수한 성능을 나타낸다. 본 연구는 ARFM 기반 ANC 시스템의 이론적 배경, 설계 방법, 실험적 검증을 포함하며, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실용적인 솔루션을 제시한다.

### 초록 본 연구는 적응형 공진 주파수 변조(Adaptive Resonant Frequency Modulation, ARFM) 기법을 적용한 고효율 무선 전력 전송(Wireless Power Transfer, WPT) 시스템을 제안한다. 기존 WPT 시스템의 한계를 극복하고 전송 효율과 안정성을 극대화하기 위해, 본 연구에서는 환경 변화와 부하 변동에 능동적으로 대응하는 ARFM 알고리즘을 개발하고, 이를 기반으로 최적화된 전력 전송 시스템을 설계한다. 구체적으로, 본 연구는 ARFM 기법의 이론적 모델링, 시스템 설계, 시뮬레이션, 프로토타입 제작 및 실험을 통해 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

**초록:** 본 연구는 개인의 생체 신호 특성을 실시간으로 반영하여 스트레스 수준을 예측하는 적응형 공진 주파수 변조 (Adaptive Resonance Frequency Modulation, ARFM) 기반의 다중 생체 신호 처리 시스템을 제안한다. 심박변이도 (Heart Rate Variability, HRV), 피부전도도 (Electrodermal Activity, EDA), 뇌파 (Electroencephalography, EEG) 데이터를 융합하고, ARFM 알고리즘을 통해 개인별 최적의 공진 주파수를 찾아 스트레스 예측 정확도를 극대화한다. 개발된 시스템은 실시간 모니터링을 통해 개인 맞춤형 스트레스 관리 솔루션을 제공하며, 웨어러블 기기와 연동하여 일상생활에서의 활용성을 높인다.