💻 컴퓨터 과학
A reusable benchmark for machine-learning prediction of concrete placement productivity loss
이 논문은 콘크리트 타설 생산성 손실을 예측하는 머신러닝 모델을 평가하기 위한 재사용 가능한 합성 벤치마크를 소개하며, 현재의 유능한 모델들이 심각한 손실을 적절히 포착하지 못한다는 점을 밝히고 표준화된 현장 검증 평가 프로토콜의 필요성을 강조한다.
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cs
4030 편의 논문
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Early Detection of Schizophrenia Using EEG Signals Based on CNN and CNN–LSTM Deep Learning Models
이 연구는 하이브리드 CNN-LSTM 딥러닝 모델이 휴지기 EEG 신호로부터 조현병를 탐지하는 데 있어 단독 CNN보다 성능이 유의미하게 우수함을 입증하며, 92.03%의 정확도를 달족하고 객관적 진단을 위한 시계열 순차 학습 통합의 가치를 강조한다.
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Tri-Modal Contrastive Binary Analysis via Opcode Transformers, Control Flow Graph Isomorphism Networks, and System Call Embeddings: A Systematic Review of Zero-Day Malware Detection Frameworks
이 체계적 문헌 고찰은 정교한 코드 난독화에도 불구하고 98.5%를 상회하는 강력한 탐지 정확도를 달성하기 위해 오코드(opcode) 트랜스포머, 제어 흐름 그래프 동형 네트워크, 그리고 시스템 콜 임베딩을 통합하는 삼중 모드 대조 이진 분석(Tri-Modal Contrastive Binary Analysis) 프레임워크를 제안함으로써 제로 데이 악성코드 탐정의 최근 발전을 합성한다.
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TPCT: Topology-aware Point Cloud Transformer for Geometrically Complex Feature Recognition
본 논문은 B-rep CAD 모델 내의 복잡한 기하학적 특징을 인식하는 데 있어 최첨단 정확도를 달도하기 위해, 기하학적 및 이중 그래프 위상 특징을 면적 적응형 샘플링과 통합한 새로운 토폴로지 인식 트랜스포머 프레임워크인 TPCT를 제안한다.
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Grey Wolf Optimizer-Based Feature Selection with Mutual Information Refinement for Machine Learning-Based Bot Detection on Social Media
본 연구는 8,386개의 계정 데이터셋에 대해 XGBoost를 사용하여 98.87%의 분류 정확도를 달성함으로써, 소셜 미디어 봇 탐지를 위한 특징 공간을 효과적으로 축소하기 위해 상호 정보량(Mutual Information)으로 정교화된 회색 늑대 최적화 알고리즘(Grey Wolf Optimizer) 기반의 특징 선택 프레임워크를 제안한다.
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Contextual Token Rotation Ensembles for Tabular Learning
본 논문은 트랜스포머 기반의 문맥적 토큰 표현과 데이터 적응적이고 상호작용을 고려한 특징 회전을 통합함으로써 앙상블 다양성과 강건성을 향상시키고, 특히 고차원 및 불균형 데이터셋에서 기존 방식들을 능가하는 새로운 정형 데이터 학습 프레임워크인 문맥적 토큰 회전 앙상블(Contextual Token Rotation Ensembles, CTRE)을 소개한다.
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Solving the flexible job-shop scheduling problem based on the hierarchical collaborative evolution multi-objective artificial raindrop algorithm
본 논문은 유연한 작업 숍 스케줄링 문제에서 총 소요 시간, 에너지 소비 및 비용을 효과적으로 최적화하기 위해 라틴 하이퍼큐브 샘플링, 특화된 탐색 전략을 갖춘 분할된 하위 집단, 그리고 적응형 유량 계수 업데이트 메커니즘을 통합한 계층적 공진화 다목적 인공 빗방울 알고리즘(HCMOARA)을 제안한다.
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Strategic Mapping of University Research Portfolios Using NLP and Machine Learning: An Integrated Analysis of Research Projects
본 연구는 자연어 처리(NLP), 차원 축소 및 클러스터링 알고리즘을 활용하여 대학의 연구 포트폴리오를 분석함으로써 공학 및 자연과학 대학이 예산을 독점하고 있으며, 33.4%의 고위험 프로젝트 프로필과 더불어 전략적 재조정을 위한 중요한 기회를 식별해 내는 통합 머신러닝 프레임워크를 제시한다.
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Beyond Pheromones: Exploiting Edge Frequency and Quality for Intelligent TSP Optimization
이 논문은 대칭 순회 외판원 문제(Symmetric Traveling Salesman Problem)를 해결하기 위해 활용도가 낮은 엣지 빈도 및 품질 정보를 활용하여 개미 군집 최적화 알고리즘의 성능과 강건성을 크게 향상시키는 BEFRA 및 BEQRA를 포함한 네 가지 새로운 휴리스틱 기법을 제안한다.
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Hybrid LSTM–LightGBM Model for Multiclass DDoS Attack Detection in 5G and IoT Networks
본 논문은 CICIDS2017, CIC-DIAD2024, 그리고 CICIoT2023 데이터셋 전반에 걸쳐 우수한 정확도와 강건성을 입증하며, 5G 및 IoT 네트워크에서 해석 가능한 실시간 다중 클래스 DDoS 공격 탐지를 위해 SHAP으로 강화된 하이브리드 LSTM–LightGBM 프레임워크를 제안한다.