1017 편의 논문
본 논문은 순열 엔트로피 기반 이중 계층 신호 분해(CEEMDAN-VMD)와 다중 군집 최적화 기반 심층 신경망을 결합한 하이브리드 비트코인 예측 엔진을 제안하며, 이는 기준 모델 및 단일 군집 대안 모델들과 비교하여 정확도와 방향성 예측 측면에서 통계적으로 유의미하게 우수한 성능을 입증한다.
본 논문은 대규모 IoT 네트워크에서의 스펙트럼 간섭, 불공정한 기여도 할당, 그리고 환경적 비정상성을 해결하기 위해 공간 간섭 모델링, 세밀한 페널티 메커니즘, 그리고 휴리스틱 가이드 초기화가 통합된 기여도 인지 연합 엣지 러닝 알고리즘(CA-FE-MADDPG)을 제안하며, 이를 통해 시스템 처리량, 접속률 및 서비스 품질을 유의미하게 향상시킨다.
이 논문은 데이터가 부족한 상황에서 CT 스캔의 간 종양 분할 정확도를 크게 향상시키고 위양성을 줄이기 위해 MRI 뇌종양 모델로부터의 교차 장기 및 교차 양식 전이 학습을 활용하는 이중 인코더 구조인 ADEST-U-Net을 제안한다.
본 논문은 기술적, 기본적, 감성 분석을 이상 탐지 및 LLM 기반 추론과 결합하여 인도 주식 시장에 대해 설명 가능하고 신뢰도를 인지하는 주가 예측을 제공함으로써 72%의 방향성 정확도와 78%의 에이전트 간 합의를 달성한 5개 에이전트 생성형 AI 프레임워크를 제시한다.
본 논문은 인더스트리 5.0 교육 환경에서 크로노타입(chronotype) 인지 최적화, 적응형 기준 가중치 부여, 지능형 의사결정 지원을 통합하여 모든 참여자 그룹 간의 형평성을 보장하는 동시에 일정의 품질, 학생의 웰빙 및 학업 성과를 유의미하게 개선하는 인간 중심적 배정 관리를 위한 소프트웨어 프레임워크를 제시한다.
본 논문은 프로젝트 매니저가 파편화된 운영 텔레메트리를 실행 가능한 거버넌스 권고 사항으로 해석할 수 있도록 전문화된 DevOps, SRE, FinOps 및 DevSecOps 추론을 설명 가능하고 증거에 기반한 분석과 통합하여, 통제된 시나리오와 실제 마이크로서비스 벤치마크를 통해 검증된 다중 에이전트 의사결정 지원 시스템인 AgileOps Agentic Framework(AAF)를 제시한다.
이 논문은 정렬된 거대 언어 모델의 심층 핵심 계층에 희소 스티어링 벡터를 정교하게 주입하여, 높은 감사 가능성, 가역성 및 국소성을 유지하면서도 억제된 능력을 복구하고, 1% 미만의 파라미터만을 수정하면서 10초 이내에 완전 지도 미세 조정에 근접하는 성능을 달성하는 그래디언트 프리(gradient-free) 화이트박스 프레임워크인 SWIFT를 소개한다.
이 논문은 LLM 증강 지식 그래프 추론과 분리된 멀티모달 융합 및 반사실적 인과 주의 집중을 통합하여 이커머스 전환 예측 정확도를 크게 향상시키고 인간이 읽을 수 있는 충실한 설명을 생성하는 통합 프레임워크인 LADMF를 제안한다.
본 논문은 인도네시아 미스인포메이션 탐지를 위해 파인튜닝된 IndoBERT 모델에 대한 체계적인 레이어별 분석을 제시하며, 핵심적인 허위 정보 관련 특징들이 중간 레이어에서 형성되고 상위 레이어에서 공고화되는 일관된 3단계 표현 진화 과정을 밝히는 동시에, [CLS]와 평균 풀링(mean-pooled) 표현 사이의 뚜렷한 기능적 역할 차이를 강조한다.
본 논문은 바이트코드 이미지를 이용한 다중 클래스 악성코드 분류에서 기존의 기성 베이스라인 모델들을 크게 능가하는 최첨단 정확도(99.92%)를 달구기 위해 맞춤형 CNN, 적응형 셀프 어텐션 모듈 및 Borderline SMOTE를 결합한 새로운 딥러닝 프레임워크인 DLMC_Net을 제안한다.