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3900 편의 논문

💻 컴퓨터 과학

OTNT: Dual-Condition Ephemeral WireGuard Tunnel with Self-Destructing Lifecycle

본 논문은 시간 또는 데이터 용량 임계값에 도달했을 때 연결을 자동으로 종료함으로써 보안을 강화하는 동시에, 낮은 오버헤드를 유지하고 동적 할당 및 충돌 복구를 통해 견고한 인터페이스 관리를 보장하는 자가 파괴형 WireGuard 터널 방식인 OTNT를 제시한다.

Samuvel A, Soniya S, Vishrudh N, Santhosh M, Lokesh J2026-09-21
💻 컴퓨터 과학

A Fractional Differential Equation Model for Energy-Aware Trust-Based Security in Mobile-Agent Wireless Sensor Networks

이 논문은 잔여 에너지, 신뢰도, 그리고 타협 확률을 결합한 카푸토(Caputo) 분수 미분 방정식 모델을 제안하여, 분수 차수의 메모리 매개변수가 모바일 에이전트 무선 센서 네트워크에서 보안 대응성과 에너지 보존 사이의 절충안에 어떻게 영향을 미치는지 분석함으로써, 분수화가 버스트 공격 하에서의 과도 동역학을 변화시키기는 하지만 본질적으로 보안을 향상시키지는 않는다는 것을 입증한다.

Taylan Demi̇r, Shkelqim Hajrulla, Loubna Ali2026-09-21
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Extended Reasoning Mode Improves Large Language Model Accuracy on the Orthopaedic In-Training Examination: A Paired Within-Model Comparison

본 연구는 확장된 추론 추론(extended-reasoning inference)을 활용하는 것이 표준 모드와 비교하여 정형외과 전문의 수련 과정 시험(Orthopaedic In-Training Examination) 문제에 대한 GPT-5의 정확도를 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증하였으나, 확신에 찬 오류가 지속된다는 점은 이러한 모델들이 전공의들을 위한 일차적인 학습 자원보다는 감독 하의 보조 도구로서 기능해야 함을 시사한다.

Claire A. Donnelley, Stephanie Kaszuba, Peter Noback, Xuan Luo2026-09-20
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Fine-Tuned Foundation Models for Multi-Category Segmentation and Triplet Recognition in Gastric Cancer Surgery

본 연구는 위암 수술에서의 수술 중 가이드 및 자동 기술 평가를 발전시키기 위해, 새롭게 큐레이션된 2,909개의 주석 처리된 프레임 데이터셋을 활용하여 수술 기구와 해부학적 구조의 고정밀 의미론적 분할(semantic segmentation) 및 수술 동작 트리플릿(action triplets)의 강건한 인식을 달성하는 미세 조정된 파운데이션 모델 접근 방식을 제시한다.

Xiaopeng Wang, Youdong Liu, Yi Wang, Rongyu Ma, Jie Chen, Jingzhe Qian, Zikai Wang, Yuanyuan Lin, Jiansen Song, Keyuan H (…)2026-09-20
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Deep Learning for Automated Tic Detection and Prediction in Tourette Syndrome Using Electromyography and Video

이 연구는 투렛 증후군의 틱을 예측하는 데 있어 단기 신호 역학이 매우 중요하지만, 5초의 긴 시간 창을 시간적 CNN(temporal CNN)과 결합하는 것이 EMG 데이터로부터 운동 틱을 탐지하는 능력을 유의미하게 향상시킨다는 점을 입증하며, 이는 향후 연구에서 다중 모달 통합과 환자 맞춤형 모델링의 필요성을 강조한다.

Grace Lowor, Jiaqing Zhang, Julieth Gomez, Jackson Cagle, Christopher R. Butson, Kelly Foote, Michael S. Okun, Parisa Ra (…)2026-09-20
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Cross-center sex estimation from patellar CT: multi-feature transformer fusion of morphometry, radiomics, and deep features

본 연구는 매우 정확하고 일반화 가능한 성별 추정을 달성하기 위해 CT 스캔으로부터 슬개골 형태 측정학, 라디오믹스 및 딥러닝 특징을 통합하는 강력한 다중 특징 트랜스포머 융합 프레임워크를 제시하며, 이는 단일 특징 모델과 법의학 전문가의 성능을 능가하는 동시에 처리 시간을 크게 단축한다.

Tao Liu, Xiurong Li, Haihua Bao, Zhanjin Wang, Zhiyao Yu, Zhan Wang, Haiyan Wang2026-09-20
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A Multimodal Mathematical and Computational Framework for Personalized Medication-Adherence and Cognitive-Risk Modeling in Alzheimer's Disease

본 작업 논문은 개인 맞춤형 알츠하이머 약물 복용 이행도 및 인지 위험 모델링을 위한 7계층 수학적·컴퓨팅 프레임워크를 제안하고 검증하며, 합성 코호트를 통해 시계열적 참여자 조건부 머신러닝 모델이 복용 이행의 어려움을 예측하는 데 있어 인구 집단 수준의 베이스라인보다 유의미하게 우수한 성능을 보임을 입증한다.

Fareda Arafat2026-09-20
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Proof-Carrying Optimality for Finite Identification under Bounded Adversarial Answer Errors

본 논문은 고립 증거(isolation witnesses)와 휴대 가능한 인증서(portable certificates)를 활용하여 최적의 쿼리 복잡도를 증명하고 비적응형 전략 대비 커버리지와 효율성의 상당한 개선을 입증함으로써, 유계된 적대적 오류(bounded adversarial errors) 하에서의 유한 정확 학습(finite exact learning)을 위한 인증 프레임워크를 소개한다.

Vikram Lex2026-09-20
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Exact softmax sampling from residual quantum overlaps

본 논문은 사전 학습된 모델의 어텐션 행(attention rows)에서 입증된 바와 같이, 기대 샷 비용(expected shot cost)과 분산을 크게 줄이기 위해 중첩된 고전적 투영(nested classical projections)과 1차 제안 결합(first-proposal coupling)을 활용하는 잔차 양자 중첩(residual quantum overlaps)에 대한 정확한 소프트맥스 샘플링 방법을 제시하지만, 하드웨어 가속은 입증하지 않는다.

Vikram Lex2026-09-20