3900 편의 논문
본 논문은 분산된 데이터 무결성을 위해 이더리움 블록체인을 통합하고 머신러닝과 딥러닝을 활용한 하이브리드 AI 방식을 통해 사이버 위협을 탐지 및 완화함으로써, 기존 방식들보다 우수한 성능 지표를 달성하는 WSN-IoT 환경을 위한 보안 및 에너지 효율적 프레임워크인 SENTRY를 소개한다.
이 논문은 데이터가 부족하고 기후 변화에 취약한 지역에서 희소한 데이터셋을 효과적으로 증강하기 위해 다양한 기후 시나리오에 걸쳐 고품질의 합성 토양 비옥도 데이터를 생성하는 경량 조건부 확산 모델인 DiffSoil을 소개하며, 이는 다운스트림 작물 추천 시스템의 정확도를 크게 향상시킨다.
본 논문은 공항 지상 운용 스케줄링을 위한 대규모 다중 데포 용량 제한 차량 경로 문제(Multi-depot Capacitated Vehicle Routing Problems with Time Windows)를 효율적으로 해결하기 위해 트랜스포머 기반 강화 학습 모델과 맞춤형 할당 알고리즘을 결합한 2단계 신경망 구축 휴리스틱을 제안하며, 실제 허브 공항 데이터에 대해 기존 솔버보다 우수한 성능을 입증한다.
본 논문은 환각 현상을 제거하고 모로코 형법에 근거하여 법적으로 타당하며 투명한 사법적 의사결정을 보장하기 위해 결정론적 확률 투영 연산자와 고급 수학적 모델링을 활용하는 새로운 뉴로-심볼릭 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 근사 동형 암호와 보안 다자간 연산을 결합하여 높은 유용성과 낮은 지연 시간을 유지하면서도 보안성을 반-정직한(semi-honest) 2서버 모델로 제한하여 타겟 광고를 가능하게 하는 하이브리드 프라이버시 보존 프레임워크인 H2Profile을 소개한다.
본 논문은 공공 기관과 민간 제공자 간의 사이버 보안 서비스 계약에서 이상 징후를 탐지하기 위한 머신러닝 기반 접근 방식을 제안하며, 사례 연구를 활용하여 확립된 법적 관행으로부터의 일탈을 나타내는 속성들을 분류하고 분석한다.
본 논문은 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘으로 최적화된 다중 출력 피드포워드 신경망을 제안하며, 이는 전력 부하와 시장 가격 사이의 비선형적 의존성을 효과적으로 포착함으로써 표준 스마트 그리드 데이터셋에서 기존 방식 및 딥러닝 베이스라인 모델들을 능가하는 높은 정확도의 익일 공동 예측을 달성한다.
이 논문은 UWRD-Person 벤치마크 데이터셋을 소개하고, 상대적 깊이 표현을 활용하여 스케일 변화 및 가려짐과 같은 문제를 해결하고 RGB 외형 단서에 대한 의존도를 최소화함으로써 초광각 장면에서 강건한 사람 탐지를 달성하는 새로운 네트워크인 RHyME-Net을 제안한다.
본 논문은 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map) 기반의 패턴 학습, LSTM-Transformer 기반의 예측 검색, 그리고 신뢰 기반 관리를 통합하여 백업 결정을 동적으로 최적화함으로써 높은 신뢰성, 낮은 지연 시간 및 효율적인 자원 활용을 달하는 에지-클라우드 환경을 위한 심층 강화 학습(DRL) 기반의 적응형 백업 최적화 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 높은 정확도와 효율성을 달성하는 동시에 토큰 사용량을 줄이고 데이터 프라이버시를 보장하기 위해 컨트롤러-실행자-투표자(controller-executor-voter) 아키텍처를 사용하여 분산 시스템의 근본 원인 분석 문제를 해결하는 멀티 에이전트 프레임워크인 MARCA를 제안한다.