3900 편의 논문
본 논문은 불투명한 "블랙박스" 방식보다 모델의 내재적 투명성과 임상적 유용성을 우선시하며, 4가지 근거 기반 인지 마커를 단일한 해석 가능한 확률 추정치로 통합하여 난독증 조기 식별을 위한 설명 가능한 디지털 바이오마커 프레임워크(EDBF)의 시스템 아키텍처를 제시하며, 이는 5단계 검증을 위한 완전한 사양으로서 준비되었다.
본 논문은 지연, 거리, 에너지 및 신뢰와 같은 요소들의 균형을 맞춤으로써 네트워크 수명과 서비스 품질(QoS)을 향상시키기 위해 클러스터 헤드 선택 및 라우팅 경로를 최적화하는 리어버드 보조 레드판다 최적화 알고리즘(LAROA)을 활용한 무선 센서 네트워크용 에너지 및 신뢰 인지 최적 클러스터 기반 라우팅 프로토콜(OCR-WSN)을 제안한다.
이 연구는 거대 언어 모델이 인간의 탐지를 따돌릴 만큼 매우 설득력 있는 아랍어 피싱 이메일을 생성할 수 있는 한편, LLM 기반 분류기가 이러한 문화적 뉘앙스가 담긴 공격을 식별하는 데 있어 인간을 크게 능가한다는 점을 실증적으로 입증하며, 걸프 지역 내 AI 기반 사이버 보안 방어 체계의 시급한 필요성을 강조한다.
본 논문은 로테르담의 7개년 데이터 분석을 통해 입증된 바와 같이, 거시적 및 미시적 교통 지표를 결합하여 장기적인 도시 교통 시계열 데이터에서 발생하는 광범위한 네트워크 차원의 장애와 미세하고 국지적인 행동 변화를 자동으로 탐지하고 공간적으로 위치를 특정하는 일반적인 비지도 커널 기반 프레임워크를 제시한다.
본 논문은 계층적, 특징 공간적, 분포적 제약을 공동으로 최적화하여 누출을 인지하는 데이터 분할을 생성함으로써, 다양한 과학 분야에서 머신러닝 모델의 더욱 엄격하고 현실적인 분포 외 평가를 가능하게 하는 일반 프레임워크인 SHIELD를 소개한다.
본 논문은 레이블 불균형과 UTXO 모델의 한계에도 불구하고 비트코인 불법 주소를 효과적으로 탐지하기 위해, 방향 인지성 및 적응형 융합을 통해 주소 행동과 명시적 트랜잭션 관계를 공동으로 모델링하는 전이 학습 프레임워크인 BTR-DHGNN(Behavior–Transaction Relation Dual-Branch Hybrid Graph Neural Network)을 제안한다.
본 논문은 환자의 개인정보 보호나 운영 효율성을 저해하지 않으면서도 상호운용성을 보장하기 위해 임상적 맥락, 데이터 민감도, 기관 신뢰도 간의 액세스 제어 결정을 동적으로 균형 있게 조정함으로써 분산형 의료 시스템 내의 보안 정보 교환을 강화하는 확장 가능하고 적응적인 신뢰 인식 아키텍처를 제안한다.
이 논문은 최소 64바이트의 좌표로부터 메르센 소수 격자(Mersenne prime lattice) 상의 알고리즘적 역매핑을 통해 임의의 고차원 데이터셋을 온디맨드로 재구성함으로써, 영구 저장소의 필요성을 제거하고 즉각적이며 포렌식 방지가 가능한 데이터 실체화를 가능하게 한다고 주장하는 "무상태 제로 스토리지 아키텍처(Stateless Zero-Storage Architecture)"를 제안한다.
이 논문은 자동 피부 병변 분류를 위해 채널-공간 주의 메커니즘으로 강화된 3층 CNN인 TLANet을 소개하며, 이는 ISIC 2016에서 약 88.3%의 정확도와 ISIC 2018에서 0.681의 macro F1 점수를 달성한다.
본 논문은 세 가지 다양한 의료 영상 작업에 걸쳐 CNN과 비전 트랜스포머 아키텍처를 체계적으로 비교하고, 신뢰할 수 있고 해석 가능하며 임상적으로 지원 가능한 진단 통찰력을 제공하기 위해 강건성 분석, 설명 가능성 및 LLM 기반 보고를 통합하는 엔드 투 엔드 에이전틱 AI 프레임워크를 제시한다.