3899 편의 논문
본 연구는 자동화된 스크리닝과 전문가 검증을 결합하여 9개의 공개 멀티모달 망막 이미지 데이터셋에서 레이블 노이즈를 체계적으로 식별하고 수정하였으며, 약 5.39%의 이미지가 기존의 단일 레이블 프레임워크에 도전 과제를 제기하는 상당한 비율의 분포 외(out-of-distribution) 사례 및 다중 레이블 사례를 포함한 오류를 포함하고 있음을 밝혀내는 동시에, Cleanlab과 같은 도구가 수동 검토 부담을 효과적으로 줄여준다는 점을 입증하였다.
본 연구는 2025년 중국 약사 국가자격시험을 대상으로 세 가지 GPT-5.6 모델을 평가하였으며, 모든 모델이 전 과목을 통과한 가운데 GPT-5.6-Sol과 GPT-5.6-Terra가 GPT-5.6-Luna를 유의미하게 상회하는 성능을 보였고, 이미지가 포함된 문항에서의 성능은 전반적으로 더 낮았으며 원본 이미지 입력 제공의 영향을 받았을 가능성이 있음을 주목하였다.
본 논문은 실시간 농업 애플리케이션을 위해 고정밀의 용과 줄기 질병 탐지, 성숙도 분류, 과실 크기 추정을 동시에 달성하고자 CBAM, Focal Loss, Label Smoothing 및 DIoU loss를 통합한 YOLOv11n 기반의 향상된 다요소 탐지 모델인 YOLO-o1을 제시한다.
본 연구는 LLM 지원 문화유산 탐색에서 사용자 경험 지표를 예측하기 위해 의미적, 행동적, 심리적 신호를 통합하는 동적 사용자 상태 모델링 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 적응형 시스템이 개인의 호기심과 상호작용 패턴에 맞춰 대화형 안내를 효과적으로 맞춤화할 수 있음을 입증한다.
이 논문은 안과용 파운데이션 모델을 위한 세밀한 벤치마크를 소개하며, 포인트 감독 분류 및 검색 작업을 활용하여 이러한 모델들이 일반 목적의 대응 모델들보다 성능이 뛰어나지만, 강력한 질병 분류 성능에도 불구하고 여전히 특정 임상 징후를 식별하는 데에는 어려움을 겪고 있다는 점을 밝혀낸다.
본 논문은 결측된 평가 지표를 보간하기 위한 마스크 인식 다층 퍼셉트론과 과학 논문의 순위를 매기기 위한 엔트로피 가중 MCDM 방법을 결합한 강건한 프레임워크를 제안하며, 이는 기존 기술들과 비교하여 중등도에서 높은 수준의 결측률 하에서도 정확도, 보간 오차 감소 및 순위 보존 측면에서 우수한 성능을 입증한다.
본 논문은 최소한의 파라미터와 추론 지연 시간으로 상보적인 시간적 및 스펙트럼 특징을 학습함으로써 다중 클래스 sEMG 손 제스처 인식을 위해 높은 정확도와 계산 효율성의 균형을 효과적으로 맞춘 경량 딥러닝 모델인 EdgeNetTF를 제안한다.
본 연구는 실험 철학적 방법론을 응용하여 대규모 언어 모델들이 도덕적 책임에 관하여 일반적으로 인간보다 더 엄격한 논리적 일관성을 유지하는 반면, DeepSeek V3가 Gemini 2.5 Flash에 비해 더 높은 수준의—그럼에도 여전히 인간보다는 낮은—정서적 수행 오류에 대한 취약성을 보이며 맥락 의존적인 양립 가능론으로의 편향 변화를 보이는 정도가 다양하다는 점을 입증한다.
이 논문은 이벤트 로그와 프로세스 모델 사이의 간극을 메우기 위해 프로세스 시맨틱 사전(Process Semantics Dictionary)을 사용하여 트레이스를 변환함으로써 행동 시맨틱을 명시적으로 통합하고, 이를 통해 예측 정확도를 크게 향상시키며 딥러닝 기반 프로세스 모니터링을 위한 아키텍처 독립적인 토대를 제공하는 모델-시맨틱 인식 예측 프로세스 모니터링(Model-Semantics-Aware Predictive Process Monitoring, MSA-PPM) 패러다임을 소개한다.
이 논문은 복소수 결합을 지원하고 하드웨어 효율적인 사인 근사 기능을 특징으로 하며, 전체 정밀도 소프트웨어 시뮬레이션과 대등한 성능을 달성하는 동시에 에너지-지연 곱을 45배 감소시킨, 모듈식 및 확장 가능한 ODEONN이라는 진동 신경망용 완전 디지털 아키텍처를 소개한다.