3447 편의 논문
이 논문은 2025 년 JISBD 컨퍼런스 내 'QuantumX' 트랙을 통해 양자 컴퓨팅과 소프트웨어 공학의 융합을 논의한 연구 성과와 커뮤니티 구축 노력을 종합하고, 향후 양자 소프트웨어 공학 분야의 발전 방향과 과제를 제시합니다.
이 논문은 동적 스키마 진화와 재사용 가능한 뷰를 지원하며 샘플링 기반 알고리즘을 통해 계산 병목 현상을 해결함으로써 기존 시스템 대비 월등한 속도와 높은 정확도를 제공하는 탐색형 비즈니스 인텔리전스 시스템 'ExBI'를 제안합니다.
이 논문은 새로운 FP8 행렬 곱셈 단위 (MMA) 를 활용하여 Ozaki-II 방식을 기반으로 한 정밀도 높은 FP64 행렬 곱셈 연산을 효율적으로 구현하는 새로운 기법을 제안합니다.
이 논문은 NoC 의 런타임 부하 분포를 인식하지 못하는 정적 라우팅의 한계를 극복하기 위해 토폴로지와 트래픽 분포를 기반으로 장기적 부하 추세를 추출하는 N-Rank 를 도입하여 BiDOR 의 라우팅을 안내함으로써 부하 균형을 개선하면서도 단순성과 예측 가능성을 유지하는 Q-StaR 을 제안하고, 이를 통해 기존 차순서 라우팅 대비 처리량과 지연 시간을 획기적으로 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 3D 가우스 스플래팅을 활용한 확장 가능한 디지털 트윈 오라클과 CN-Coverage 커리큘럼을 통해 물리적 AI 의 단안 RGB-3D 인식 성능을 향상시키고, 훈련과 배포 간의 시점 변화에 대한 견고성을 확보하는 Splat2Real 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 그래프의 부분그래프 밀도 () 에 따라 정점을 개의 색상으로 색칠하고 간선을 최대 외차수 로 방향성을 부여하는, 기존 의 한계를 깨는 회로 수행 가능한 확장 가능한 대규모 병렬 계산 (MPC) 알고리즘을 제시합니다.
이 논문은 ESG 보고의 비구조화된 데이터와 복잡한 요구사항을 해결하기 위해 식별, 측정, 보고, 참여, 개선 단계를 통합하고 AI 에이전트를 활용하여 정적인 보고 프로세스를 동적이고 적응적인 지속 가능성 거버넌스 시스템으로 전환하는 에이전트 기반 ESG 라이프사이클 관리 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 복잡한 디코더 없이 마스킹 모델링과 대비 학습을 통합하여 국소적 세부 정보를 포착하고 추론 비용을 기존 MAE 방법 대비 7.89 배 줄이면서도 최첨단 성능을 달성하는 새로운 프레임워크 'SLiM'을 제안합니다.
이 논문은 NeuCo-Bench 를 활용하여 지구 관측 (EO) 워크플로우에서 GeoFM 기반 임베딩 설계 요소 (백본 아키텍처, 사전 학습 전략, 표현 깊이, 공간 집계, 조합 방식 등) 가 다운스트림 작업 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석하고, 원시 데이터 대비 500 배 이상 작은 고정 크기 임베딩으로도 높은 성능을 달성할 수 있음을 입증합니다.
이 논문은 STM32 마이크로컨트롤러, 초음파 센서, 서보 모터를 활용하여 사용자 접근 감지 시 자동으로 뚜껑이 열리고 쓰레기 수위도 모니터링하는 위생적이고 접촉이 없는 스마트 쓰레기통의 설계 및 구현을 제시합니다.
이 논문은 실제 인간-AI 에이전트 협업에서 가장 효과적인 도구인 터미널이 가진 표현적 호환성, 투명성, 진입 장벽 낮음이라는 세 가지 설계 특성을 강조하며, GUI 나 공간적 인터페이스를 포함한 모든 에이전트 모달리티가 터미널의 설계 원리를 의도적으로 구현해야 한다고 주장합니다.
이 논문은 사용자, 아이템, 플랫폼의 이해관계를 모두 고려하여 기존 추천 시스템의 한계를 극복하고 정확성과 공정성을 동시에 향상시키는 최초의 삼자 협력 기반 에이전트 추천 프레임워크 'TriRec'을 제안합니다.
이 논문은 인간형 로봇이 자연어 명령을 수행할 때Locomotion과 Manipulation의 긴밀한 연계를 해결하기 위해, VLM 기반의 계획과 3D 기하학적 감시를 결합하여 서브태스크의 검증 및 재계획을 가능하게 하는 'Cybo-Waiter' 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 생성형 AI 와 에이전트 도구의 급속한 도입으로 인해 시의성과 실용성이 떨어지는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 통제된 연구와 실제 산업 현장 사이의 간극을 메우고 재사용 가능한 맥락을 갖춘 실천적 증거를 신속하게 생성할 수 있는 AI 통합 애자일 교육 플랫폼을 제안합니다.
이 논문은 2026 년 4 월 15 일 스페인 바르셀로나에서 열린 ACM CHI 컨퍼런스 부대행사로, 이데올로기를 통해 인간 - 컴퓨터 상호작용 (HCI) 의 분열된 정치, 가치 및 상상력을 해체하는 것을 주제로 한 'CHIdeology 2026'워크숍의 Proceedings 입니다.
이 논문은 불안정한 의사결정과 안전성-효율성 트레이드오프를 해결하기 위해 공유 지각 기반의 이중 에이전트 아키텍처와 하이브리드 메모리, 그리고 의미-기하학적 검증기를 도입하여 복잡한 3D 환경에서 자연어 지시를 따르는 무인기 (UAV) 의 제로샷 항공 비전 - 언어 항법을 안전하고 효율적으로 수행하는 온보드 프레임워크 'OnFly'를 제안합니다.
이 논문은 UniEdit-500K 데이터셋, Mixture of Transformer 모듈, 그리고 Mask Annealing 학습 전략을 통해 기존 방법론의 한계를 극복하고, 불명확한 마스크만으로도 임의의 객체를 정밀하게 편집할 수 있는 통합 인페인팅 프레임워크인 A-Edit 을 제안합니다.
이 논문은 겹치는 비조이뷰 (BEV) 특징 그리드 간의 지리적 일관성을 대비 학습 손실 함수에 통합하여, 라벨이 있는 소량의 데이터와 라벨이 없는 다중 주행 데이터를 활용한 반지도 학습 방식을 통해 온라인 벡터화 HD 맵 구성의 성능을 향상시키는 'MapGCLR' 모델을 제안합니다.
이 논문은 시각 피질의 경계 완성 문제를 수학적으로 모델링하여 개발한 'BorderNet'이라는 CNN 아키텍처가 다양한 데이터셋과 가림 조건에서 기존 모델보다 향상된 성능을 보인다는 것을 증명합니다.
이 논문은 이산적 토큰화의 정보 손실과 연속적 표현의 학습 불안정성이라는 기존 한계를 극복하기 위해, 압축된 연속적 의미 표현과 주시 기반 압축기를 활용하여 이해와 생성을 모두 최적화하는 통합 멀티모달 모델 'UniCom'을 제안합니다.