325 편의 논문
이 논문은 게이트 기반 양자 컴퓨팅 (QAOA) 과 아디아바틱 양자 컴퓨팅 (Ising 모델 및 D-Wave, 디지털 어닐러) 을 4 버스 전력 시스템에 적용하여 AC 전력 흐름 문제를 해결하는 방식을 비교 분석하고, 두 패러다임의 성능, 확장성 및 실용성을 정량적으로 평가합니다.
이 논문은 확률적 네트워크 매개변수 하에서 임피던스 행렬의 스펙트럼에 대한 보수적 확률적 경계를 제시하여, 불확실성 하의 전력 흐름 근사 오차를 이론적으로 분석하고 노드의 중요도에 따라 불확실성이 어떻게 집중되는지 규명합니다.
이 논문은 신경 ODE 의 도달 가능 집합을 계산하기 위해 연속 시간 혼합 단조성 기법을 활용한 새로운 구간 기반 도달성 분석 방법을 제안하여, CORA 와 NNV2.0 대비 계산 효율성을 높이는 대신 정확도 (tightness) 를 일부 희생하는 트레이드오프를 통해 고차원 및 실시간 안전-중요 응용 분야에 적합한 경량 형식 분석 도구를 제시합니다.
이 논문은 가우시안 혼합 밀도 함수 (GMDF) 를 기반으로 한 Centroidal Voronoi Tessellation(CVT) 제어 전략을 제안하여, 기존 모델보다 정확한 침수 지역 밀도 추정을 통해 다중 무인항공기 (UAV) 의 홍수 모니터링 및 침수 범위 추정 성능을 향상시켰음을 ROS/Gazebo 시뮬레이션을 통해 입증합니다.
이 논문은 부분적이고 잡음이 섞인 데이터로부터 실시간으로 비선형 예측 모델을 학습하기 위해 슬라이딩 윈도우 행크el DMD, 페이지 행렬 기반 특이값 임계값 처리, 그리고 카다조프 투영을 결합한 온라인 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 잡음 제거와 다단계 예측을 수행하여 로봇 운동 계획에 통합 가능한 안정적인 분산 인식 능력을 입증했습니다.
이 논문은 한 에이전트가 피드백 전략인 일정한 방위각 추종 전략을 사용하여 다른 에이전트를 추적할 때 발생하는 '의존적 도달 가능 영역'의 기하학적 특성과 경계를 이론적으로 규명하고 시뮬레이션을 통해 검증합니다.
이 논문은 확장현실 (XR) 기반의 디지털 트윈 프레임워크인 XR-DT 와 이를 통해 인간 행동을 예측하고 안전한 로봇 경로를 계획하는 HA-MPPI 제어 모델을 제안하여, 인간과 로봇이 공유하는 공간에서의 안전하고 신뢰할 수 있는 상호작용을 가능하게 합니다.
이 논문은 큰 비선형 변형, 재료의 비압축성, 접촉 상호작용 등 복잡한 물리적 현상을 정확하게 모사하고 확장성을 갖춘 모듈형 에너지 기반 유한요소법 프레임워크를 통해 소프트 로봇의 시뮬레이션과 실세계 적용 간의 격차를 해소하는 고충실도 시뮬레이터 'SORS'를 제안합니다.
이 논문은 이산 시간 확률 시스템의 안전성 검증을 위해 선형, 다항식, 그리고 일반 비선형 동역학까지 포괄적으로 지원하며 기존 도구보다 계산 속도와 확장성에서 월등한 성능을 보이는 오픈소스 자바 (Julia) 기반 도구인 'StochasticBarrier.jl'을 소개합니다.
이 논문은 비동기적 관측 하의 모델 없는 협력 필터링을 위해 자기회귀 모델을 기반으로 한 온라인 최소제곱 알고리즘을 제안하고, 마진 안정 시스템에서 최적 모델 기반 예측기에 대한 로그 차수의 후회 상한을 증명하며, 특정 조건 하에서 국소 관측만 의존하는 최적 예측기보다 우월한 성능을 보장하는 이론적 근거를 제시합니다.
이 논문은 SAE 레벨 1~2 를 넘어선 과도기 자율주행차 (tAV) 와 인간 운전 차량 간의 차선 변경 상호작용을 분석하기 위해, 152 회 실험으로 구성된 고정밀 궤적 데이터셋인 'NC-tALC'를 소개하고 그 실증적 가치를 제시합니다.
이 논문은 산불이 전력망에 미치는 영향과 그로 인한 사회경제적 피해를 종합적으로 반영하여, 산불 위험과 복원력 분석을 위한 새로운 전력망 모델링 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 강우, 토양 특성, 초기 조건의 불확실성을 고려하여 도시 홍수 관리에 중요한 지표면 유출과 침투 예측의 정확도를 높이기 위해, 특정 분포를 가정하지 않고 공분산 정보만 활용하는 분포 무관 상태 공간 접근법을 통해 결합된 수문 및 수력학적 시스템의 불확실성 전파를 정량화하는 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 밀집 환경에서 다중 에이전트 시스템의 안전성을 보장하기 위해 충돌 회피 책임을 혼합 정수 선형 계획법 (MILP) 으로 할당하여 중복 제약을 제거하고 계산 복잡도를 낮추는 새로운 하이브리드 안전-중요 조정 아키텍처를 제안합니다.
이 논문은 쿠퍼만 연산자 프레임워크를 활용하여 비선형 시스템의 주파수 응답을 유도하고, 이를 통해 고전적인 LTI 시스템의 접근법을 일반화한 보드 선도 작성 및 존재 조건을 제시합니다.
이 논문은 스프링 - 질량 모델을 기반으로 착지 각도 조정과 이륙 전 보정 토크 적용이라는 간단한 제어를 통해 경사면에서의 작은 점프 로봇의 불안정성을 해결하고, 복잡한 센서 없이도 자연 지형에서의 안정적인 이동을 가능하게 하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 무선 모니터링 시스템에서 데이터 도착의 무작위성과 채널 불안정성으로 인해 발생하는 비동기적 정보 신선도 문제를 해결하기 위해 이중 AoI 모델을 기반으로 마르코프 결정 과정 (MDP) 을 활용한 최적 전송 스케줄링 정책을 제안하고, 그 안정성 조건과 저복잡도 구조를 분석하여 기존 방법보다 우수한 성능을 입증했습니다.
이 논문은 자연어 기반의 양방향 소통과 에이전트 AI 를 활용하여 자동화된 확장성과 사용자 주도성을 모두 보장하는 '대화형 수요 반응 (CDR)' 시스템을 제안하고, 그 유효성을 입증한 오픈소스 아키텍처를 소개합니다.
이 논문은 외계 태양계 (250 AU 까지) 에서 항성 시차와 별 패턴 매칭을 활용하여 지구의 지원 없이도 0.4% 미만의 상대 오차로 궤적을 추정할 수 있는 자율 항법 방법론을 제안하고, 보저 및 뉴호라이즌스 등 과거 임무 궤적을 모의한 결과 이를 통해 실용적인 수준의 위치 및 속도 정확도를 달성할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 CT 이미지와 구조 컨투어로부터 단일 아크 VMAT 전립선 치료 계획을 1 초 미만으로 직접 추론하여 기존 자동화 방식보다 획기적으로 속도를 높이고 임상 워크플로우를 간소화하는 종단간 딥러닝 프레임워크인 AIRT 를 제안합니다.