💻 컴퓨터 과학
Transfer-Learned DeepLabV3+ Semantic Segmentation for Pixel-Level Image Forgery Localisation
이 논문은 높은 정밀도와 재현율로 최첨단 수준의 픽셀 단위 이미지 위조 국지화를 달성하는 전이 학습된 DeepLabV3+ 모델을 제시하지만, 그 뛰어난 성능은 테스트 프레임의 거의 대부분이 훈련 세트와 유사한 중복 데이터라는 상당한 데이터 누수에 크게 기인한다.
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cs
3657 편의 논문
💻 컴퓨터 과학
Quantum Computing and Artificial Intelligence: Current Applications, Challenges, and Future Prospects
이 논문은 양자 컴퓨팅과 인공지능의 통합에 대한 동기를 정의하고, VQA 및 HHL과 같은 주요 알고리즘 프레임워크를 개괄하며, 다양한 산업 전반에 걸친 현재의 응용 사례를 검토하고, 양자 머신러닝의 과제와 미래 전망을 논함으로써 양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합에 대한 심층적인 분석을 제공한다.
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Verifiable Provenance for AI Judicial Decision Support Using Transparency Logs and Citation Entailment
본 논문은 제로 트러스트 접근 제어, 자연어 추론, 투명성 로그를 통합하여 증거 보관 및 설명 가능성을 보장하는 검증 가능한 계약을 생성함으로써, 프롬프트 주입 및 변조에 대해 높은 방어율과 더불어 관할권에 따라 유의미한 성능 향상을 입증하는 동시에 관할권 간 일반화 및 미검증된 암호학적 건전성에 관한 한계를 인정한, AI 사법 의사결정 지원을 위한 감사 가능한 아키텍처인 VADP를 소개한다.
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EEG-Conformer for EEG Decoding: A Participant-Wise Evaluation and Ablation Study Across Three Datasets
본 연구는 EEG-Conformer 아키텍처와 특정 채널 구성의 소위 장점들이 흔히 불안정하며 실험 설계 선택에 민감하다는 것을 입증하는데, 이는 세 가지 데이터셋에 걸친 반복적인 교차 검증과 엄격한 절제 실험을 통해 단일 분할 결과가 미세한 성능 효과의 실제 크기나 심지어 방향성까지도 잘못 나타낼 수 있음을 보여준다.
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Adaptive Multi-paradigm Metaheuristic Optimization for Blockchain Scalability: A Comparative Evaluation of Transaction Latency and Throughput
본 논문은 다중 패러다임 적응형 메타휴리스틱 최적화(MAMO) 알고리즘을 제안하고 평가하며, 비교 시뮬레이션을 통해 이 알고리즘이 다양한 블록체인 워크로드 전반에서 트랜잭션 지연 시간을 줄이고 처리량을 높이는 데 있어 뱀 최적화 알고리즘(SOA)보다 성능이 현저히 우수함을 입증한다.
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Port-Range Rule Management and Matching-Path Measurement for eBPF-Based Network Functions
본 논문은 포트 범위 규칙을 하한값 기준으로 재정렬하고 데이터 경로에 조기 종료를 구현함으로써 스캔 단계와 지연 시간을 크게 줄이는 동시에 규칙 처리의 예측 가능성을 향상시키는 eBPF 기반 네트워크 기능인 ZFW를 위한 경량 최적화를 제안한다.
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Integrating Social Network Analysis and Topic Modeling in Social Media Research: A Systematic Literature Review of Open-Access Scopus Studies (2016-2026)
2016년부터 2026년까지의 194개 오픈 액세스 Scopus 연구를 대상으로 한 이 체계적 문헌 고찰은 소셜 미디어 연구에서 사회 연결망 분석과 토픽 모델링의 통합이 급격히 성장하고 있으며 주로 트위터를 통한 보건 및 정치 분야에 집중되어 있는 반면, 현재의 적용 방식은 여전히 대체로 피상적이고 병렬적인 수준에 머물러 있음을 밝히며, 이에 저자는 방법론적 깊이와 검증 표준을 발전시키기 위한 포괄적인 분류 체계, 연구 모델 및 의제를 제안한다.
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Enhancing Urban Air Quality Forecasting: A Comparative Study of Machine Learning Models
본 연구는 랜드 포레스트(Random Forest)와 엑스트라 트리(Extra Trees)를 결합한 앙상블 모델이 인도 주요 도시의 대기 질 수준을 정확하게 예측하는 데 있어 개별 머신러닝 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 입증하며, 공중 보건 및 환경 전략을 강화하려는 정책 입안자들에게 신뢰할 수 있는 도구를 제공한다.
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Mind the Gap: Explicit Cross-Benchmark Calibrations for Estimating Missing LLM Evaluation Scores
이 논문은 단조 곡선 피팅(monotone curve fitting)과 다변량 매핑(multivariate mappings)을 사용하여 능력 그룹 내의 벤치마크를 명시적으로 보정함으로써 누락된 대규모 언어 모델 평가 점수를 추정하는 파이프라인인 "benchgap"을 소개하며, 이는 행렬 완성(matrix completion) 베이스라인보다 현저히 낮은 오류율을 달성하는 동시에 "하네스 세금(harness tax)"으로 알려진 평가 설정의 불일치를 정량화한다.
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Beyond Keywords: Intent-Aware Message Routing for Gmail and Slack Using Large Language Models
본 논문은 사용자가 평이한 영어로 라우팅 규칙을 정의할 수 있게 함으로써 기존의 키워드 기반 필터보다 성능을 크게 향 만큼 향상시킨, Groq을 통해 LLaMA 3.1 모델을 활용하여 의미론적 의도 분류를 수행하는 Gmail 및 Slack용 지능형 메시지 라우팅 시스템의 설계, 구현 및 예비 평가를 제시한다.