3730 편의 논문
본 논문은 차세대 오픈 ISA 플랫폼에서의 향후 도입을 안내하기 위해, RISC-V 하드웨어 상에서 Google Highway를 사용하여 희소 선형 대수 라이브러리(Ginkgo, PETSc, SLEPc)의 성능 이식 가능한 SIMD 가속을 제시하며, 이 과정에서 이식성, 프로그래밍 가능성, 그리고 성능 사이의 트레이드오프를 평가한다.
본 연구는 도로 균열 분할에서 공격적인 전경 중심 패치 샘플링이 훈련 이미지의 넓은 부분을 도달 불가능한 상태로 만듦으로써 공간적 지지(spatial support)를 의도치 않게 제한하며, 이러한 결함이 배치 정규화 하에서의 성능을 크게 저하시킨다는 점을 입증하고, 따라서 샘플링을 단순히 클래스 불균형 개입이 아닌 공간적 데이터 선택 규칙으로 다루어야 함을 보여준다.
본 논문은 금융 리스크 조기 경보의 심각한 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위해, 합성 소수 샘플 생성을 위한 조건부 와서스타인 GAN(Conditional Wasserstein GAN), 특징 융합을 위한 멀티 헤드 어텐션(multi-head attention), 그리고 해석 가능성을 위한 SHAP을 결합한 설명 가능한 계산 지능 프레임워크인 FRAG-Net을 제안한다.
본 논문은 업링크 대역폭 병목 현상과 비독립 동일 분포(non-IID) 데이터 분포로 인한 정확도 저하 문제를 동시에 해결하기 위해 Top-K 그래디언트 희소화(sparsification), FedProx 정규화, 그리고 GroupNorm 정규화를 결합한 IoT 카메라 장치용 통신 효율적이고 강건한 연합 학습 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 높은 탐지 정확도와 엣지 장치에서의 낮은 계산 오버헤드를 달uc하기 위해 Z-점수 정규화, 회색 늑대 알고리즘으로 최적화된 PCA, 그리고 SHAP/LIME 해석 가능성을 갖춘 고래 최적화 알고리즘 튜닝 딥 벨리프 네트워크를 결합한 의료 사물 인터넷을 위한 설명 가능하고 경량화된 침입 탐지 시스템을 제안한다.
이 논문은 디지털 트윈 프레임워크 내 항공기 조립 시뮬레이션의 계산 효율성을 크게 가속화하기 위해, 이차 계획법 문제에 대한 정확한 초기 추측값을 생성하는 데 신경망을 활용하는 딥러닝 웜 스타트 방법을 제안한다.
본 논문은 대규모 언어 모델의 환각 현상을 완화하기 위해 게이트 검증, 별도의 반박 판사, 엄격한 증거 제약 조건을 채택한 철강 주조 근본 원인 분석을 위한 오프라인 결정론적 전문가 시스템을 제시하며, 궁극적으로 시스템이 인간의 승인을 위해 조사 결과를 제안하는 인간 참여형 자율 모델을 제안한다. 비교 분석에 사용된 참조 분석(reference analysis)은 저자의 가이드 하에 LLM이 작성한 것이며, 독립적인 전문가 보고서가 아니라는 점을 명시한다. 이러한 조건 하에서 시스템은 결함 위치 언급 횟수를 0회에서 3~16회로 증가시키는 성과를 보였다.
본 논문은 그래프 어텐션 네트워크와 트랜스포머 기반 시계열 인코더를 통합하여 다중 에이전트 교통 신호 제어 시스템이 일시적인 노이즈와 지속적인 장애를 효과적으로 구별할 수 있도록 함으로써, 최신 베이스라인 모델들과 비교하여 우수한 처리량과 구조적 결함으로부터의 빠른 회복력을 달성하는 강건한 시공간 그래프 강화 학습 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 임의의 다중 시계열 멱함수 가중치를 갖는 분포 벨만 연산자가 최댓값 -바세르슈타인(Wasserstein) 메트릭에서 축약 사상(contraction)이며 실제 수익 분포를 유일한 고정점으로 보존함을 입증함으로써, 분포 강화 학습에 장기 기억 메커니즘을 통합하기 위한 이론적 토대를 제공한다.
Confidential Pulse는 하이퍼레저 패브릭(Hyperledger Fabric) 채널 내의 승인된 페이로드로부터 응답을 재구성함으로써 연방 정부 기록에 대한 안전하고 대화형적인 접근을 가능하게 하는 시스템으로, 이 시스템은 범위를 벗어난 데이터 공개를 방지하면서도 모델이 생성하는 산문(prose)을 통한 정보 유출에는 취약한 상태로 남아 있습니다.