💻 컴퓨터 과학
Front Propagation–Based Clustering: A Density-Driven Graph Framework
본 논문은 적응형 알고리즘과 도착 시간 알고리즘을 결합하여 이웃 그래프 상의 경쟁적 전파 역학을 통해 클러스터를 형성하는 전파 기반 클러스터링 프레임워크를 제안하며, 이는 전역 최적화나 민감한 임계값에 의존하지 않고도 비볼록 구조, 다양한 밀도 및 노이즈를 효과적으로 처리한다.
💻 Category
cs
4092 편의 논문
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Design and Implementation of SHA-256 Accelerator on FPGA for Edge Devices
본 논문은 FPGA 플랫폼에서 1.47 Mhps의 처리량과 13.37 Mhps/W의 에너지 효율을 달성하기 위해 2배 루프 언롤링(loop unrolling)과 클록 게이팅(clock gating)을 활용하여 설계된, 엣지 디바이스용 자원 최적화 및 저전력 SHA-256 하드웨어 가속기를 제시한다.
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Self-Evolving Agentic Reinforcement Meta-Learning Framework for Adaptive Cloud Scheduling under Dynamic Workloads
이 논문은 목표 진화와 정책 학습을 통합하여 동적인 워크로드에 대응해 클라우드 스케줄링 목적을 자율적으로 조정하는 자기 진화형 에이전트 강화 메타 학습 프레틱워크를 제안하며, 전통적인 스케줄링 방식과 비교하여 지연 시간, 비용 및 자원 활용도 측면에서 우수한 성능을 입증한다.
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Secure User Privacy Enforcement in IoT Through a Blockchain- Powered Identity Management System
이 논문은 타원 곡선 암호와 영지식 증명을 활용하여 자원이 제한된 IoT 기기에 확장 가능하고 안전하며 프라이버시를 보존하는 인증을 제공하는 동시에, 탈중앙화된 거버넌스를 통해 단일 장애점을 제거하는 블록체인 기반 신원 관리 시스템인 SecureChain-ID를 제안한다.
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A Framework for Customer Needs Analysis: Integrating Dynamic Sentiment Lexicon Construction with Kano Model
본 논문은 8,970건의 신에너지 차량 리뷰 평가를 통해 입증된 바와 같이, 온라인 리뷰를 객관적으로 분석하고 제품 개선 우선순위를 정하기 위해 가이드형 BERTopic, 동적 도메인 적응형 감성 사전, 그리고 카노 모델을 통합한 데이터 기반 프레임워크를 제안한다.
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Deep Reinforcement Learning-Based Dynamic Mode Selection and Power allocation for Clustered Vehicular Networks
이 논문은 클러스터링된 차량 네트워크에서의 동적 모드 선택 및 전력 할당을 위해 다중 에이전트 파라미터 공유 근사 정책 최적화(PPO) 프레임워크를 제안하며, 이는 국소적 네트워크 조건의 적응형 학습을 통해 신뢰성을 향상시키고 지연 시간을 단축하며 송신 전력을 낮춤으로써 기존 베이스라인 모델들을 크게 능가한다.
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Symbiotic Convolution Block (SCB): An Implicit Feature Recalibration without Attention-Mechanism for Efficient CNNs in Image Classification
이 논문은 융합된 컨볼루션 맵을 통해 암시적인 특징 재보정(recalibration) 및 다양화를 달성함으로써 이미지 분류 작업을 위한 어텐션 메커니즘의 계산 효율적인 대안을 제공하는 경량 비어텐션(non-attentive) 모듈인 공생 컨볼루션 블록(Symbiotic Convolution Block, SCB)을 소개한다.
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Integrating Transformer-Derived Sentiment Signals with Technical Indicators for Emerging Market Direction Prediction: A NIFTY 50 Study
본 연구는 금융 뉴스에서의 중립적 감성을 효과적으로 포착하는 미세 조정된 DeBERTa-v3 모델을 기술적 지표와 결합하여, 가격 데이터만을 사용한 베이스라인 모델 대비 NIFTY 50 지수의 방향성 예측 정확도를 유의미하게 향상시키는 하이브리드 프레임워크를 제안한다.
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GeoRel-CLIP: Boosting CLIP Zero-Shot Recognition via Geometry-Regularized Relational Distillation
본 논문은 사후 사전 학습(post-pretraining) 과정 중 발생하는 모달리티 간 격차와 표현 붕괴를 완화하기 위해 전역적 기하학적 분포와 지역적 관계 구조를 공동으로 최적화함으로써 CLIP의 제로샷 인식을 향상시키는 기하학적 정규화 기반 관계 증류 프레임워크인 GeoRel-CLIP을 제안한다.
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Data-Driven Contact-Configuration Recognition for Tendon-Driven Continuum Robots: An Explainable, Label-Efficient Framework with Application to Minimally Invasive Surgery
본 연구는 최소 침습 수술을 위한 건 구동 연속체 로봇의 접촉 구성을 정확하게 인식하기 위해 CatBoost와 준지도 학습을 사용하는 설명 가능한 레이블 효율적 머신러닝 프레워크를 제안하며, 제한된 레이블 데이터로 높은 성능을 달ato는 동시에 더 안전한 제어 전략을 위한 핵심 특징으로 수직력을 식별한다.