💻 컴퓨터 과학
Automatic speech recognition system for court proceedings in Ethiopia
본 연구는 24명의 원어민 화자로 구성된 맞춤형 코퍼스로 학습된 문맥 의존적 음향 모델을 사용하여 73.84%의 단어 정확도를 달로 달성하며, 에티오피아 법정 절차를 위한 은닉 마르코프 모델 프레임워크 기반의 화자 독립형 티그리냐 자동 음성 인식 시스템을 제안하고 평가한다.
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cs
4030 편의 논문
💻 컴퓨터 과학
Structure-Preserving Scientific Machine Learning for epidemic Forecasting : Neural ODEs vs. Universal Differential Equations for SIR Model
이 논문은 알려진 기계론적 SIR 구조와 불확실한 전파 역학을 위한 신경망을 결합한 유니버설 미분 방정식(Universal Differential Equations)이 특히 데이터가 제한적이고 노이즈가 높은 조건에서 예측 정확도, 강건성 및 데이터 효율성 측면에서 완전 데이터 기반의 신경 ODE(Neural ODEs)보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.
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Factors Influencing User Acceptance, Adoption, and Long-Term Engagement with Virtual Reality Across Application Domains: A Systematic Synthesis of Review Evidence
2015년부터 2025년까지의 검토 증거에 대한 이 체계적 합성(systematic synthesis)은 다양한 영역에 걸친 가상현실 도입의 핵심 결정 요인과 장벽을 식별하며, 장기적인 사용자 참여를 보장하기 위해 방법론적 격차를 해결하고 인지적, 경험적, 생리적 및 조직적 요인을 결합하는 통합된 프레임워크의 필요성을 강조한다.
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Generative AI Feedback in Junior High School Artistic Creation Evaluation
본 논문은 시각 및 텍스트 분석을 증거 추적 및 교사 검토와 통합하여 평가 신뢰도를 크게 향상시키고 오류율을 줄이는 중학교 미술 교육을 위한 컴퓨터 보조 다중 모드 피드백 평가 모델을 제시한다.
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Data Lineage as Infrastructure: Operationalizing the Translation Methodology for Trusted Data Pipelines
본 논문은 데이터 리니지를 신뢰할 수 있는 금융 데이터 파이프라인을 위한 인프라로 구현하는 프레임워크를 제시하며, 실제 배포를 통해 이것이 감사 대응 시간을 유의미하게 단축하고 데이터 소스 및 변환 과정에 대한 기계 검증 가능한 추적을 가능하게 함을 입증한다.
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Auditing Curriculum-Order Representations in Educational AI: Held-Out Metadata-Transition Prediction in Synthetic and Oak Corpora
이 논문은 문자 단위 언어 모델을 사용하여 교육용 AI 시스템을 감사하며, 이러한 모델들이 합성 및 실제 데이터셋에서 홀드아웃 커리큘럼 전이를 성공적으로 예측할 수 있음에도 불구하고, 이러한 능력은 레슨 내용에 대한 의미론적 이해가 아니라 명시적인 메타데이터 인수분해를 악용하는 데서 기인한다는 것을 발견했다.
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Integrating Triaxial IMU Sensors and Ensemble Learning for Effective Parkinson Disease Severity Classification
이 논문은 3축 IMU 센서 데이터와 앙상블 학습을 사용하여 파킨슨병 중증도를 분류하는 비침습적 시스템을 제안하며, LightGBM 모델이 약 97%의 정확도로 다른 머신러닝 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.
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A Comprehensive Study of Supervised Machine Learning Models for Zero-Day Attack Detection: Analyzing Performance on Imbalanced Data
본 연구는 불균형 데이터에서 제로 데이 공격을 탐지하기 위해 다섯 가지 지도 학습 모델을 평가하며, 최종적으로 더 정확하지만 속도가 느린 랜덤 포레스트와 비교하여 높은 정확도와 빠른 처리 시간 사이의 우수한 균형을 갖춘 XGBoost를 최적의 솔루션으로 선정하였다.
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Predicting Case Processing Duration in Kenyan Magistrate Courts: A Three-Stage Machine Learning Pipeline for Proactive Backlog Management
본 연구는 670,000건 이상의 케냐 지방법원 사건을 통해 검증된 3단계 머신러닝 파이프라인을 소개하며, 이는 LightGBM 및 CatBoost 모델을 활용하여 사건 처리 기간을 예측하고 당일 종결 여부를 분류함으로써, 경험적으로 도출된 리스크 체계와 배포된 웹 애플리케이션을 통해 선제적인 적체 관리(backlog management)를 가능하게 한다.
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Cross-Domain Transfer Learning for Brain Tumor Classification Under Limited MRI Data Regimes: A Fraction-Resolved Benchmark with Explicit Statistical and Methodological Caveats
본 연구는 ImageNet으로 사전 학습된 EfficientNet-B0가 극단적인 데이터 부족 상황(5,600장의 이미지 중 5%)에서만 4개 클래스 뇌종양 MRI 분류를 위해 무작위 초기화보다 유의미하게 우수한 성능을 보임을 입증하는 동시에, 환자 수준의 데이터 누출 가능성 및 더 큰 데이터 비율에서의 전이 학습 이점에 대한 통계적 유의성 결여와 같은 결정적인 한계를 강조하며, 궁극적으로 추가적인 엄격한 검증 없는 자율적 배포에 반대한다.