1062 편의 논문
본 논문은 레이블이 지정된 학습 데이터의 필요성을 제거함으로써 지도 학습 방식에 대한 확장 가능하고 비용 효율적인 대안을 제공하기 위해, TF-IDF와 BERT 특징을 사용하여 가짜 이커머스 리뷰를 효과적으로 식별하고자 오토인코더(Autoencoder)와 아이솔레이션 포레스트(Isolation Forest)를 결합한 하이브리드 비지도 이상 탐지 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 장기적인 이중 과제 운동 및 인지 데이터를 블록 단위 리샘플링, SMOTE 증강, 그리고 트랜스포머 모델과 결합하여 2년 후의 인지 저하를 80%의 정밀도로 정확하게 예측함으로써 기존의 MRI 및 바이오마커 기반 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 새로운 딥러닝 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 다중 뷰(multi-view) 데이터에서의 충돌을 단순히 제거하는 대신, 이를 적극적으로 활용하여 개별 일관성을 평가하고, 뷰의 우선순위를 정하며, 신뢰할 수 있고 해석 가능한 집단적 결정을 생성하는 새로운 방법론인 신뢰 가능하고 설명 가능한 집단 학습(TECL)을 제안한다.
본 논문은 이웃 단어 교체(neighbor word replacement)를 이용한 계산 효율적인 워드 임베딩 기반 데이터 증강 전략을 제안하며, 이는 5개 언어에 걸쳐 개체명 인식(Named Entity Recognition)을 크게 향상시키고 개체 연결(Entity Linking)에 대해서는 완만한 이득을 제공함으로써 다국어 의료 정보학 분야의 제한된 주석 처리된 임상 텍스트 문제를 해결한다.
이 논문은 Extended Quranic Treebank의 Universal Dependencies v2 변환 버전인 UD-Quran을 소개하며, 이는 원본 코퍼스에 대한 추적 가능성을 유지하면서도 현대 NLP 도구들과의 일관된 꾸란 파싱을 가능하게 하기 위해 형태론적 및 구문론적 주석을 두 가지 상호 운용 가능한 변체(표면형 및 증강형)로 표준화한다.
이 논문은 트랜스포머 기반 모델과 고전적 딥러닝 모델을 이용한 실험을 통해 텍스트 분류 및 NLP 연구에 효과적으로 사용될 수 있음을 검증받은, 2025년까지의 아홉 가지 다양한 카테고리를 다루는 대규모 수동 주석 처리된 터키어 뉴스 데이터셋인 TRNEWS-2025를 소개한다.
이 논문은 패킷 성공률, 기대 전송 횟수, 혼잡도를 통합하여 IoT 네트워크에서 자율적이고 적응적인 부모 노드 선택을 가능하게 함으로써 기존 RPL 표준에 비해 패킷 전달률을 크게 향상시키고 지연 시간을 줄이는 분산형 다중 지표 Q-러닝 목적 함수인 MM-QLOF를 제안한다.
본 논문은 2020년부터 2025년까지의 다중 사례 글로벌 사이버 공격에 관한 문헌을 개념적 내러티브 리뷰 형식으로 제시하며, 전통적인 보안 모델의 한계를 강조하고 사이버 복원력의 이해와 구현을 발전시키기 위한 새로운 4단계 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 데이터의 전송 및 저장 과정에서 보안성, 무결성 및 기밀성을 보장하기 위해 분산 인증, 개선된 AES 암호화 T-box, 그리고 차분 분산 기반 플러드 공격 탐지를 결합한 다중 센서 개인정보 데이터 변조 방지 방법을 제안한다.
본 논문은 이종 멀티 클라우드 환경에서 확장 가능하고 프라이버시를 보호하며 통신 효율적인 스팸 탐지 솔루션을 달성하기 위해, 보안 다자간 계산 및 동형 암호 기술을 적응형 집계 전략과 통합한 새로운 연합 학습 프레임워크인 FPSD-MCP를 제안한다.