Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
이 논문은 72 명의 참가자를 대상으로 한 실험을 통해 혼합 현실 환경에서 시각적 그래프 분석을 위한 3D 표현이 기준이 되는 명목상 그룹 (nominal groups) 보다 협업 문제 해결에 더 나은 결과를 유도하지 못함을 보여주었습니다.
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60 편의 논문
ReDON: Recurrent Diffractive Optical Neural Processor with Reconfigurable Self-Modulated Nonlinearity
이 논문은 정적 위상 마스크의 한계를 극복하고, GLU 에서 영감을 얻은 재구성 가능한 자기 변조 비선형성과 순환 구조를 도입하여 기존 회절 광학 신경망보다 정확도와 적응성을 획기적으로 향상시킨 'ReDON' 아키텍처를 제안합니다.
AnalogToBi: Device-Level Analog Circuit Topology Generation via Bipartite Graph and Grammar Guided Decoding
이 논문은 전기적 유효성과 기능적 제어력을 보장하며 기존 학습 데이터의 단순 암기를 탈피한 고품질 아날로그 회로 토폴로지를 자동 생성하는 새로운 프레임워크인 'AnalogToBi'를 제안합니다.
Scale-Plan: Scalable Language-Enabled Task Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams
이 논문은 자연어 지시에서 작업 관련 정보를 추출하여 불필요한 정보를 필터링하고 구조화된 그래프 탐색을 통해 효율적인 장기 계획 생성을 가능하게 하는 확장 가능한 다중 로봇 팀 작업 계획 프레임워크인 'Scale-Plan'을 제안하고, 이를 통해 기존 LLM 기반 접근법의 한계를 극복하고 신뢰성과 확장성을 향상시켰음을 보여줍니다.
A Policy-Aware Cross-Layer Auditing Service for Tiering and Throttling in Starlink
이 논문은 영국 거주용 스타링크 터미널에서 수행된 다주간의 실험을 통해 포털 상태 데이터를 기준점으로 삼아, 내부 대 사용자 비율 () 및 지체 시간 등 교차 계층 신호를 분석하여 스타링크의 서비스 등급 및 할당량 기반 속도 제한 정책을 외부에서 감지하고 분류하는 경량화된 방법론을 제시합니다.
Automating Detection and Root-Cause Analysis of Flaky Tests in Quantum Software
이 논문은 양자 소프트웨어의 비결정적 특성으로 인한 '플래키 테스트'를 탐지하고 근본 원인을 분석하기 위해 대규모 언어 모델 (LLM) 을 활용한 자동화 파이프라인을 제안하며, 이를 통해 기존 데이터셋을 54% 확장하고 플래키 테스트 분류 및 원인 규명에서 높은 정확도를 입증했습니다.
DendroNN: Dendrocentric Neural Networks for Energy-Efficient Classification of Event-Based Data
이 논문은 뇌의 수지상 구조에서 영감을 받아 시공간 스파이크 시퀀스를 식별하고 그래디언트 없이 재배선 학습을 수행하는 'DendroNN'을 제안하며, 이를 통해 기존 뉴로모픽 하드웨어 대비 최대 4 배의 에너지 효율성을 달성하는 비동기 디지털 하드웨어 아키텍처를 제시합니다.
MM-tau-p: Persona-Adaptive Prompting for Robust Multi-Modal Agent Evaluation in Dual-Control Settings
이 논문은 GPT-5 와 같은 최첨단 LLM 을 포함한 멀티모달 에이전트의 강건성을 평가하기 위해 사용자 페르소나 적응과 이중 제어 환경을 고려한 12 개의 새로운 지표를 제시하는 'MM-tau-p' 벤치마크를 제안합니다.
When to Lock Attention: Training-Free KV Control in Video Diffusion
이 논문은 배경 일관성을 유지하면서 전경 품질을 향상시키기 위해, 할루시네이션 감지를 통해 캐시된 배경 키 - 값과 생성된 키 - 값의 융합 비율 및 CFG 스케일을 동적으로 조절하는 훈련 불필요 KV-Lock 프레임워크를 제안합니다.
WVA: A Global Optimization Control Plane for llmd
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 의 추론 인프라 최적화를 위해 Kubernetes 수평 자동 확장 (HPA) 의 한계를 극복하고, 추론 서버의 내부 포화 상태를 고려한 글로벌 최적화 제어 평면인 '작업 부하 변형 자동 확장기 (WVA)'를 제안하며, 이를 통해 처리량을 37% 향상시키고 요청 실패를 10 배 감소시키는 성과를 입증했습니다.
Trade-Offs in FMCW Radar-Based Respiration and Heart Rate Variability
이 논문은 저비용 FMCW MIMO 레이더를 이용한 비접촉 생체 신호 모니터링 실험을 통해, 평균 호흡수와 심박수는 70cm 거리에서 높은 정확도로 추정 가능하지만 호흡 및 심박 변이성 (HRV) 과 같은 고해상도 순간 변동성 측정에는 한계가 있음을 규명했습니다.
Experimental Characterization of Biological Tissue Dielectric Properties through THz Time-Domain Spectroscopy
이 논문은 돼지 피부를 시료로 사용하여 0.1~11 THz 주파수 대역에서 시간영역 분광법을 통해 생체 조직의 유전 특성을 실험적으로 분석하고, 이를 THz 대역 내체 나노센서 네트워크의 채널 모델링에 활용할 수 있는 확장된 데이터를 제공했습니다.
Layered Dielectric Characterization of Human Skin in the Sub-Terahertz and Terahertz Frequency Ranges
이 논문은 아가-테라헤르츠 및 테라헤르츠 주파수 대역에서 인체 피부의 비침습적 진단 및 영상화를 위해 세포 구성 요소와 다중-데바이 완화 이론을 결합한 종합적인 유전체 모델을 개발하여 주파수 의존적 유전율을 예측하는 프레임워크를 제시합니다.
Understanding the Use of a Large Language Model-Powered Guide to Make Virtual Reality Accessible for Blind and Low Vision People
이 논문은 16 명의 시각장애인 참가자를 대상으로 한 연구를 통해, 가상현실 환경에서 AI 안내자가 고립된 상태에서는 도구로 인식되지만 타인과 함께 있을 때는 동반자로서 대우받으며 사회적 상호작용을 유도한다는 점을 발견하고 향후 설계 방향을 제시합니다.
PASS: Certified Subset Repair for Classical and Quantum Pairwise Constrained Clustering
이 논문은 쌍대 제약 조건이 있는 k-평균 클러스터링을 위해 소규모 작업 부분집합에 최적화를 집중하고 나머지 할당을 재중앙화하며, 불가능한 제약 조건에 대해 검증 가능한 수리 증명을 제공하는 확장 가능한 프레임워크인 PASS 를 제안합니다.
TimeSpot: Benchmarking Geo-Temporal Understanding in Vision-Language Models in Real-World Settings
이 논문은 비전 - 언어 모델의 지리 - 시간적 추론 능력을 평가하기 위해 80 개국의 1,455 장 이미지를 포함한 'TimeSpot' 벤치마크를 제안하고, 기존 모델들의 성능이 특히 시간적 추론 분야에서 여전히 부족함을 입증했습니다.
The Need for Quantitative Resilience Models and Metrics in Classical-Quantum Computing Systems
이 논문은 HPC 와 양자 프로세서 (QPU) 의 통합 시스템에서 복원력을 사후 조치가 아닌 사전 설계 제약으로 삼기 위해 정량적 모델과 지표가 필요하며, 이를 위해 토목 공학의 방법론을 적용하고 종단 사용자 가치 모델을 통해 계층 간 취약점 전파와 비용 - 편익 분석을 정립해야 한다고 주장합니다.
HGT-Scheduler: Deep Reinforcement Learning for the Job Shop Scheduling Problem via Heterogeneous Graph Transformers
이 논문은 작업장 스케줄링 문제를 이종 그래프로 모델링하고 이종 그래프 트랜스포머를 활용하여 작업 우선순위 및 기계 경쟁 관계를 구분해 학습함으로써, 기존 동종 그래프 기반 강화학습 방법보다 우수한 스케줄링 성능을 달성하는 'HGT-Scheduler'를 제안합니다.
SoK: Self-Sovereign Digital Identities
이 논문은 80 개의 자료와 47 편의 학술 논문, 12 개의 실제 애플리케이션을 분석하여 자기주권 디지털 신원 (SSDI) 의 채택을 저해하는 여섯 가지 주요 과제를 규명하고, 현재 연구가 블록체인 중심에 치우쳐 있으며 실제 자기주권성은 이분법적이지 않고 스펙트럼임을 밝힘으로써 SSDI 의 체계적 발전 방향을 제시합니다.
Pushing Bistatic Wireless Sensing toward High Accuracy at the Sub-Wavelength Scale
이 논문은 비동기 시계로 인한 위상 오차를 해결하기 위해 기존 교차 안테나 채널 비율의 한계를 극복하고, 채널 응답 진폭을 활용하여 이상적인 채널 특성을 복원함으로써 비접촉식 무선 센싱의 정확도를 파장 이하 스케일에서 획기적으로 향상시키는 새로운 프레임워크를 제안합니다.