3683 편의 논문
본 논문은 NASA C-MAPSS 데이터셋을 사용하여 터보팬 엔진에 대한 신뢰할 수 있고 해석 가능하며 실행 가능한 예방 정비 권고를 제공하기 위해 딥러닝, 퍼지 논리 및 다기준 의사결정을 통합한 위험 인지적이고 설명 가능한 다중 에이전트 의사결정 지능 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 텍스트, 시각, OCR 양식 전반에 걸쳐 정렬되고, 상호 보완적이며, 상충하는 증거를 효과적으로 모델링하기 위해 구조화된 의미론적 프로토타입, 품질 인식 게이팅 메커니즘, 그리고 관계 특화 분기(relation-specific branches)를 활용하여 벤치마크 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성하는 새로운 멀티모달 감성 분석 프레임워크인 SPG-MSA를 제안한다.
본 논문은 YOLOv8 기반의 시각적 탐지와 클래스별 신경망을 결합하여, 단일 채널의 실제 비디오 혼합물로부터 소수 계층인 페르시아 악기를 포함한 개별 악기들을 성공적으로 분리하고 국지화하는 모듈형 딥러닝 프레임워크를 제시한다.
본 논문은 선택적 채널 라우팅과 주파수 영역 정규화를 통해 높은 정확도를 유지하면서도 파라미터 수와 계산 비용을 줄임으로써 vHeat 백본의 꽃가루 인식 효율을 크게 향상시키는 중복성 인지 최적화 프레임워크인 주파수 정규화 부분 열 라우팅(Frequency-Regularized Partial Heat Routing)을 제안한다.
본 논문은 배전망에서 운영자의 신뢰를 위한 투명하고 해석 가능한 추론을 제공하는 동시에, 근사 최적의 밀리초 단위 자가 치유 결정을 달성하기 위해 그래프 어텐션 네트워크와 소프트 액터-크리틱 에이전트를 통합한 설명 가능한 그래프 강화 학습 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 하이브리드 AES-RSA 암호화와 머클 트리를 활용하여 의료 데이터 공유를 보안하는 경량화된 블록체인 기반 헬스케어 프레임워크를 제안하며, 기존의 프록시 재암호화 및 영지식 증명 방식과 비교하여 키 생성, 증명 구성 및 검증 측면에서 탁월한 효율성을 입증한다.
본 연구는 지식 그래프 임베딩이 미지의 결측 메커니즘 하에서, 특히 결측치가 비무작위 결측(MNAR)인 경우가 많은 전문 임상 데이터의 경우 전통적인 임퓨테이션 기반 파이프라인보다 더 견고하고 안정적인 환자 계층화를 제공한다는 것을 입증한다.
이 논문은 추상적인 윤리 원칙을 추적 가능하고 결정론적인 집행 체인으로 변환함으로써 대규모 언어 모델을 위한 문맥 민감형 규범적 거버넌스를 외재화하는 메타모델인 우선순위 아키텍처(Priority Architecture, PA)를 소개하며, 이 접근 방식이 프롬프트 기반 방식만 사용했을 때보다 정책 준수율을 유의미하게 향상시킨다는 것을 실증적 테스트를 통해 입증한다.
본 논문은 YOLO26을 기반으로 구축되어 새로운 은닉 인지 특징 강화 모듈을 통해 X선 이미지 내 은닉된 금지 물체의 탐지 성능을 크게 향면시킨 설명 가능하고 불확실성을 고려한 딥러닝 프레임워크인 CAU-XInspect를 소개하며, PIDray 벤치마크에서 강력한 성능을 달성하는 동시에 실제 현장 배포 전 추가적인 도메인 적응의 필요성을 강조한다.
본 논문은 실질적인 응용을 위한 최적의 모델 선정을 안내하기 위해 효율성, 강건성, 보정 및 공간적 오류 분석을 통합함으로써 기존의 mIoU 지표를 넘어선, 실제 배포 지향적인 UAV 시맨틱 세그멘테이션을 위한 포괄적인 평가 프레임워크를 제안한다.