Best Ergodic Averages via Optimal Graph Filters in Reversible Markov Chains
이 논문은 가역 마르코프 체인에서 그래프 필터를 활용하여 평균 에르고딕 정리의 수렴 속도를 최적화하는 베른슈타인, 체비셰프, 레전드 필터를 제안하고, 특히 후자 두 필터가 기존 에르고딕 평균보다 훨씬 빠른 수렴을 보인다는 것을 수치 실험을 통해 입증합니다.
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361 편의 논문
Risk-Aware Autonomous Driving with Linear Temporal Logic Specifications
이 논문은 선형 시간 논리 (LTL) 명세에 위험 정도와 타이밍을 통합하여 인간과 유사한 위험 인식을 구현하고, 이를 선형 계획법 (LP) 문제로 변환해 충돌 위험과 교통 규칙 위반을 모두 고려한 자율 주행 제어 정책을 합성하는 방법을 제시합니다.
Lyapunov Characterization for ISS of Impulsive Switched Systems
이 논문은 모드 의존 평균 체류 시간 및 이탈 시간 조건을 만족하는 임펄스 스위칭 시스템에 대해, 비감소 및 감소형 시간 가변 ISS-라이아푸노프 함수의 존재가 ISS 의 필요충분 조건임을 증명하고, 더 넓은 시스템 클래스에 적용 가능한 일반화된 조건과 미지 스위칭 신호 하에서의 ISS 보장 방법을 제시합니다.
C*: A Coverage Path Planning Algorithm for Unknown Environments using Rapidly Covering Graphs
이 논문은 미지의 환경에서 실시간으로 완전한 경로 탐색을 보장하며 기존 방법들보다 커버리지 시간, 이동 거리, 회전 수 및 중첩률 측면에서 우수한 성능을 보이는 'C*'라는 새로운 샘플 기반 경로 계획 알고리즘을 제안하고, 이를 시뮬레이션 및 실제 로봇 실험을 통해 검증했습니다.
A Signal Contract for Online Language Grounding and Discovery in Decision-Making
이 논문은 의사결정 시스템과 자연어 이해를 분리하여 유연성과 진단 가능성을 높이는 새로운 '신호 계약 (Signal Contract)'을 제안하고, 이를 통해 실시간 언어 기반 지향 및 탐색을 가능하게 하는 LUCIFER 프레임워크가 구조적으로 다른 두 가지 의사결정 에이전트에서 안전성과 정보 수집 효율성을 동시에 향상시킨다는 것을 입증합니다.
Parameter Stress Analysis in Reinforcement Learning: Applying Synaptic Filtering to Policy Networks
이 논문은 고/저역 통과 및 펄스파 필터를 활용한 내부적 스트레스와 적대적 공격을 통한 외부적 스트레스를 결합하여 강화학습 정책의 매개변수를 취약, 강건, 반취약성으로 분류하고, Mujoco 환경에서 반취약성 매개변수가 스트레스 하에서 정책 성능을 향상시킬 수 있음을 입증합니다.
Design and Experimental Validation of Sensorless 4-Channel Bilateral Teleoperation for Low-Cost Manipulators
이 논문은 힘 센서가 없는 저비용 매니퓰레이터에 비선형 동역학 보상과 관측기 기반 힘 추정 기법을 적용하여 안정적이고 고속인 양방향 원격 조작을 실현하고, 이를 통해 수집된 힘 정보가 모방 학습의 성공률을 크게 향상시킨다는 것을 실험적으로 입증했습니다.
CBF-RL: Safety Filtering Reinforcement Learning in Training with Control Barrier Functions
이 논문은 강화학습 정책이 학습 단계에서 제어 장벽 함수 (CBF) 를 내재화하여 안전 필터 없이도 안전한 탐색과 빠른 수렴을 가능하게 하는 'CBF-RL' 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 Unitree G1 휴머노이드 로봇의 실제 환경에서의 안전성을 입증합니다.
Breaking and Fixing Defenses Against Control-Flow Hijacking in Multi-Agent Systems
이 논문은 기존 방어 기법들이 다중 에이전트 시스템의 제어 흐름 하이재킹 공격을 효과적으로 막지 못함을 지적하고, 제어 흐름 무결성과 최소 권한 원칙에 기반하여 허용된 제어 흐름 그래프를 생성하고 강제하는 새로운 방어 시스템인 'ControlValve'를 제안합니다.
TEMPO-VINE: A Multi-Temporal Sensor Fusion Dataset for Localization and Mapping in Vineyards
이 논문은 다양한 계절, 식생 성장 단계, 지형 및 기상 조건에서 실제 포도원 환경의 국소화 및 매핑 성능을 평가하기 위해 이종 LiDAR, AHRS, RTK-GPS, 카메라 등 다양한 센서 데이터를 통합한 대규모 다중 시점 데이터셋인 TEMPO-VINE 을 소개합니다.
Bimorph Lithium Niobate Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Transducers
이 논문은 기계적 강도와 열적 안정성이 뛰어난 단결정 리튬 나이오베이트 (LN) 를 활용한 이종 구조 (bimorph) PMUT 를 개발하여 높은 전자기 결합 계수와 600°C 이상의 극한 온도에서도 안정적인 작동이 가능함을 입증했습니다.
Efficient Path Generation with Curvature Guarantees by Mollification
이 논문은 비미분 가능한 경로 (예: 웨이포인트 연결) 를 미분 가능한 함수로 근사하고 곡률을 체계적으로 제한하는 몰리피케이션 (mollification) 기법을 제안하여, 실시간 제어에 적합한 효율적이고 매끄러운 경로 생성을 가능하게 합니다.
Simple generators of rational function fields
이 논문은 다변수 유리함수체의 부분체에 대한 생성자 집합을 단순화하는 알고리즘을 제안하고, 희소 보간을 통한 부분 그뢰브너 기저 계산 등 새로운 기법을 적용하여 기존 방법보다 효율성과 결과 품질을 향상시켰으며 구조적 매개변수 식별성 등 다양한 응용 사례를 통해 그 유용성을 입증했습니다.
Infinite-Dimensional Closed-Loop Inverse Kinematics for Soft Robots via Neural Operators
이 논문은 신경 연산자를 활용하여 부드러운 로봇의 무한 차원 폐루프 역운동학 (CLIK) 문제를 해결함으로써, 제어 입력과 로봇 전체 형태 간의 관계를 학습하여 과구동되지 않은 부드러운 로봇의 작업 수행을 가능하게 합니다.
Optimal Real-Time Fusion of Time-Series Data Under Rényi Differential Privacy
이 논문은 Rényi 차분 프라이버시 제약 하에서 다중 센서 데이터의 실시간 융합과 상태 추정을 공동으로 최적화하여 프라이버시 예산을 적응적으로 할당하는 폐루프 융합 정책을 제안하고, 이를 구조화된 가우시안 분포와 수치 알고리즘으로 구현하여 교통 밀도 추정 사례를 통해 유효성을 입증합니다.
A System-of-Systems Convergence Paradigm for Societal Challenges of the Anthropocene
이 논문은 기후 변화와 도시화 등 인류세 시대의 복잡한 사회적 문제를 해결하기 위해 SysML 기반의 메타인지 지도와 시스템-of-시스템 (SoS) 수렴 패러다임을 제시하며, 체서피크 만 유역 사례를 통해 학제 간 통합 모델링의 실용성을 입증합니다.
Dual-Interaction-Aware Cooperative Control Strategy for Alleviating Mixed Traffic Congestion
이 논문은 인간 운전 차량과 연결·자율주행 차량이 혼재된 병목 구간에서 교통 체증을 완화하기 위해, 국소 및 글로벌 상호작용 인식을 강화한 분산형 의사결정 모듈과 중앙 집중식 평가자, 그리고 안전 기반 행동 정제 모듈을 통합한 '이중 상호작용 인식 협력 제어 (DIACC)' 전략을 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
AMV-L: Lifecycle-Managed Agent Memory for Tail-Latency Control in Long-Running LLM Systems
이 논문은 장기 실행 LLM 에이전트의 지연 시간 불규칙성을 해결하기 위해, 단순한 시간 기반 유지보수가 아닌 가치 기반 수명 주기 관리와 검색 집합 크기 제한을 통해 AMV-L 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 처리량을 3.1 배 향상시키고 극단적 지연을 획기적으로 줄인 결과를 입증합니다.
Risk-Aware Rulebooks for Multi-Objective Trajectory Evaluation under Uncertainty
이 논문은 불확실한 환경 상호작용 하에서 계층적 우선순위와 비가환성을 고려한 위험 인식 규칙서를 제안하여, 시스템 궤적이 환경에 미치는 영향을 명시적으로 모델링하고 일관된 궤적 평가 순위를 보장하며 자율 주행 사례를 통해 설명 가능성을 증진하는 새로운 형식주의를 제시합니다.
Joint Visible Light and RF Backscatter Communications for Ambient IoT Network: Fundamentals, Applications, and Opportunities
본 논문은 에너지 수확을 기반으로 한 배터리 없는 사물인터넷 (Ambient IoT) 의 확장성 문제를 해결하기 위해 가시광 통신과 주변 반사 통신을 결합한 아키텍처의 기본 원리, 시스템 설계, 실증 실험 및 향후 연구 방향을 종합적으로 제시합니다.