💻 컴퓨터 과학
Deep Learning Enhanced Mathematical Model for Malware Propagation under Two-Level Security Protection
본 논문은 사이버 보안 응용 분야를 위한 높은 정확도와 계산 효율성을 입증하며, 악성코드 전파 역학을 분석, 예측 및 효율적으로 시뮬레이션하기 위해 비선형 2단계 보안 역학 모델과 심층 신경망을 결합한 하이브리드 프레임워크를 제안한다.
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cs
3775 편의 논문
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When Verification Passes the Wrong Calculator: A Human-Adjudicated Study of a Guarded Local LLM Pipeline
본 연구는 가드(guarded)가 적용된 로컬 LLM 파이프라인이 정답 생성에 있어 직접 프롬프팅보다 성능이 현저히 우수함에도 불구하고, 해당 파이프라인의 내부 일관성 검사가 부적절한 임상 계산기 선택을 방지하는 데 실패한다는 점을 입증하며, 이는 배포 전 별도의 적용 가능성 검증이 필수적임을 강조한다.
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Where the Evidence Sits: An Evidence Map of Dataset Licensing and Data Provenance Gaps Across 29 Research Corpora and 17 Standards
본 논문은 기존의 메타데이터 규격들이 파일 수준의 라이선싱과 출처를 추적할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있음에도 불구하고, 29개의 연구 코퍼스 전반에 걸친 채택 및 검증 측면에서 결정적인 격차가 존재함을 드러내는 증거 지도를 제시하며, 이러한 간극을 메우기 위한 최소한의 증거 키트와 9가지 실행 가능한 권고안을 제안한다.
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Referring uncertain answers by decision-model confidence: Jev, OpenAI Decisions and Clef on Korean and US medical licensing examination questions
본 연구는 결정 모델의 확률 출력이 의사 면허 시험 문제의 오류를 효과적으로 식별한다는 것을 입증하며, 이를 통해 신뢰도가 가장 낮은 하위 20%의 답변을 더 강력한 생성 모델에 참조하게 함으로써 이상적인 오라클(oracle)로부터 얻을 수 있는 잠재적 이득의 상당 부분을 포착하는 동시에 전체 정확도를 크게 향상시키는 비용 효율적인 하이브리드 전략을 가능하게 한다.
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Improving Fraud Detection Accuracy Through Data Preprocessing and Decision Tree Machine Learning
본 논문은 SMOTE 오버샘플링과 특성 선택을 포함한 엄격한 데이터 전처리 기법을 단일 결정 트리 분류기에 적용하는 것이 불균형한 유럽 신용카드 데이터셋에서 낮은 정밀도에도 불구하고 계산 효율적이고 해석 가능한 솔루션을 제공하며 사기 탐지 재현율(77.46%)을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.
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3D Anomaly Detection: Approaches, Benchmark, Challenges, and Prospects for Intelligent Manufacturing
이 논문은 멀티모달 및 포인트 클라우드 접근 방식, 포즈 불가지론적(pose-agnostic) 방법, 데이터셋 및 벤치마크를 다루는 동시에 네트워크 아키텍처를 분석하고, 지능형 제조를 위한 현재의 과제와 향후 연구 방향을 제시함으로써 컴퓨터 비전 기반의 3D 이상 탐지 기술에 대한 포괄적인 리뷰를 제공한다.
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Stepwise Composition of Heuristic Components for Offline Strip Packing: A Controlled Study of Batch Reinforcement Learning
이 통제된 연구는 오프라인 스트립 패킹(strip packing)에서 단계적 휴리스틱 구성을 위한 배치 강화 학습(batch reinforcement learning)이 정적 포트폴리오(static portfolios)에 비해 통계적으로 유의미한 수준의 완만한 개선을 보여주기는 하지만, 예산 기반 국소 탐색(budgeted local search)보다는 성능이 낮으며 잘 튜닝된 정적 구성(well-tuned static configurations)에 비해 이점이 제한적이라는 점을 입증한다.
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Software Prototype for Smart Traffic Monitoring Using YOLOv11: Baseline Evaluation and Limitations
본 논문은 YOLOv11과 Flask 대시보드를 사용한 스마트 교통 모니터링을 위한 소프트웨어 프로토타입을 제시하며, 이는 소규모 데이터셋에 대해 제한적인 기초 탐지 성능만을 달성했음에도 불구하고, 현재의 역량을 기록하고 하드웨어 통합 및 자동 제어 기능의 부재를 명시적으로 언급함으로써 향후 개선을 위한 투명한 토대로 기능한다.
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RAG-Based Medical Question Answering Assistant Using Semantic Embedding NLP Technique
본 연구는 MedQuAD 데이터셋을 사용하여 검색 증강 생성(RAG) 기반 의료 질의응답 시스템을 구현하고 평가하며, 도메인 특화 임베딩 모델, 특히 MedCPT가 검색 정확도와 답변 품질 모두에서 범용 베이스라인 모델들을 유의미하게 능가함을 입증한다.
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Maand: Architecture, Empirical Performance, and Multimodal Decision Governance for AI-Driven Virtual Mental Healthcare
이 논문은 전 세계적인 전문가 부족 현상과 접근성 장벽을 극복하기 위해 텍스트, 음성, 실시간 수어 및 몰입형 감정 환경을 통합한 풀스택, 멀티모달 AI 기반 가상 정신 건강 관리 플랫폼인 Maand를 소개하며, 엄격한 실증적 검증을 통해 견고한 임상적 안전성, 저지연 성능 및 높은 사용자 수용성을 입증한다.