💻 컴퓨터 과학
Using LLMs for Ontology generation by video summarization
이 논문은 유튜브 비디오 URL로부터 텍스트 요약을 먼저 생성한 다음 이를 구조화된 도메인 표현으로 변환함으로써, 스포츠 데이터셋에서 90%의 정확도를 달성하며 대규모 언어 모델을 활용해 RDF 온톨로지를 자동으로 생성하는 2단계 알고리즘을 제시한다.
💻 Category
cs
3900 편의 논문
💻 컴퓨터 과학
Right-to-Sell Verification for Industrial Supply Chains via DKIM and Zero-Knowledge Proof on a Public Blockchain
본 논문은 플랫폼 통합, 특수 하드웨어, 또는 민감한 거래 이력의 공개 없이도 여러 마켓플레이스와 국경을 넘어 제품을 판매할 수 있는 리셀러의 권한을 검증하기 위해, DKIM 서명된 이메일과 영지식 증명을 사용하는 휴대 가능한 프라이버시 보호 산업용 블록체인 시스템을 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
Automated Dimensional Verification of Textile Cuts Using Improved U-Net and ResUnet Models
본 연구는 직물의 변형 문제를 극복하고 기존의 수동 및 고정 아키텍처 측정 방식보다 우수한 성능을 발휘하기 위해 복합 손실 함수와 적응형 선택 메커니즘을 적용하여 개선된 U-Net 및 ResUnet 모델을 활용한 텍스타일 컷의 밀리미터 단위 차원 검증을 위한 완전 자동화된 확장 가능한 시스템을 제시한다.
💻 컴퓨터 과학
Separating AI-assisted authoring from governed execution through specification-driven composition A design framework and industrial experience report for explainable automation in regulated data transformation
본 논문은 AI 보조 저작과 거버넌스가 적용된 실행을 분리함으로써 검증되고 버전이 관리되며 완전한 추적성을 갖춘 아티팩트만이 구성 및 실행되도록 보장하여, 규제 대상 데이터 워크플로에서 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 하는 명세 기반 구성 프레임워크를 제안한다.
💻 컴퓨터 과학
ScaleCal: Scale-Aware Confidence Calibration for Small Language Models
ScaleCal은 온도 보정된 로짓 기반 신호와 선택적 의미론적 일관성 샘플링을 결합함으로써 소형 언어 모델의 신뢰도 신호 저하 문제를 해결하고, 낮은 계산 비용을 유지하면서도 캘리브레이션 오차와 실패 탐지 능력을 크게 향상시키는 학습이 필요 없는 프레임워크이다.
💻 컴퓨터 과학
Rethinking Learning with Noisy Labels: A CriticalReview of Structured Supervision, RepresentationDynamics, and Robust-Learning Pipelines
이 비판적 내러티브 리뷰는 무작위 오류 가정을 넘어 구조화된 감독 불일치, 표현 역학, 그리고 강건한 파이프라인을 분석함으로써 노이즈 레이블이 있는 학습을 재정의하며, 궁극적으로 현대의 파운데이션 모델 및 오픈 월드 생태계의 과제를 해결하기 위해 노이즈 가정과 리스크 교정 및 평가 프로토콜을 연결한다.
💻 컴퓨터 과학
Explainable Machine Learning Framework to Prioritize Predictors of Type 2 Diabetes Risk Among Adult Males Using Lifestyle and Clinical Indicators
본 연구는 NHANES 2017–2018 데이터를 사용하여 설명 가능한 머신러닝 프레임워크를 개발하였으며, 성인 남성의 제2형 당뇨병에 대해 연령, 공복 혈당, 가족력이 주요 예측 인자인 반면, 공복 혈당을 제외할 경우 허리-엉덩이 비율을 포함하는 것이 위험 예측 정확도를 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증하였다.
💻 컴퓨터 과학
Lightweight Deep Learning for Processing 3D Medical Images: A Systematic Review
이 체계적 문헌 고찰은 3D 의료 영상 분야를 위한 경량 딥러닝 기술을 조사하며, 자원이 제한된 환경에서의 계산 요구량을 줄이는 능력과 더불어 주요 연구 공백을 식별하고 견고하고 효율적이며 임상적으로 통합된 모델을 위한 향후 방향을 개괄한다.
💻 컴퓨터 과학
When Unseen Attacks Look Normal: Open-Set Evaluation, Feature Observability, and Protocol-Invariant Detection in Mobile Ad Hoc Networks
본 논문은 표준 머신러닝 모델들이 변수 분포에 대한 의존성으로 인해 모바일 애드혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Networks)에서 미지의 공격을 탐지하는 데 실패하는 반면, 디코딩된 프레임이 없는 라우팅 이웃의 수를 세는 단순한 프로토콜 불변 특징(protocol-invariant feature)은 통계적 이상 징후가 아닌 구조적 위반을 식별함으로써 웜홀 공격을 완벽하게 탐지해 낸다는 것을 입증한다.
💻 컴퓨터 과학
Improved stacking ensemble learning for objective tinnitus severity assessment based on functional near-infrared spectroscopy signals
본 연구는 기능적 근적외선 분광법(fNIRS) 신호를 활용하여 이명 심각도에 대한 매우 정확하고 객관적이며 정량적인 평가를 달성함으로써 기존 모델을 크게 능가하고 임상 진단을 위한 유망한 도구를 제공하는 개선된 스태킹 앙상블 학습 알고리즘을 제안한다.