Regret Guarantees for Model-Free Cooperative Filtering under Asynchronous Observations

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.

Jiachen Qian, Yang Zheng2026-03-09💻 cs

Exploring Uncertainty Propagation in Coupled Hydrologic and Hydrodynamic Systems via Distribution-Agnostic State Space Analysis

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.

Mohamad H. Kazma, Ahmad F. Taha2026-03-09💻 cs

Combinatorial Safety-Critical Coordination of Multi-Agent Systems via Mixed-Integer Responsibility Allocation and Control Barrier Functions

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.

Johannes Autenrieb, Mark Spiller, Hyo-Sang Shin, Namhoon Cho2026-03-09💻 cs

A Dual-AoI-based Approach for Optimal Transmission Scheduling in Wireless Monitoring Systems with Random Data Arrivals

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.

Yuchong Zhang, Yi Cao, Xianghui Cao2026-03-09💻 cs

Star-based Navigation in the Outer Solar System

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.

Vittorio Franzese2026-03-09🔭 astro-ph

AI End-to-End Radiation Treatment Planning Under One Second

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.

Simon Arberet, Riqiang Gao, Martin Kraus, Florin C. Ghesu, Wilko Verbakel, Mamadou Diallo, Anthony Magliari, Venkatesan Karuppusamy, Sushil Beriwal, REQUITE Consortium, Ali Kamen, Dorin Comaniciu2026-03-09🤖 cs.AI

Frequency-Separable Hamiltonian Neural Network for Multi-Timescale Dynamics

이 논문은 다중 시간 규모의 동역학을 포착하는 데 한계가 있는 기존 해밀토니안 신경망의 문제를 해결하기 위해, 서로 다른 시간 규모에서 샘플링된 데이터로 학습되는 여러 네트워크를 통해 해밀토니안을 주파수 분리 방식으로 파라미터화하는 '주파수 분리형 해밀토니안 신경망 (FS-HNN)'을 제안하고, 이를 통해 ODE 및 PDE 문제에서 장기 예측 성능과 일반화 능력을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.

Yaojun Li, Yulong Yang, Christine Allen-Blanchette2026-03-09🤖 cs.LG

CLAIRE: Compressed Latent Autoencoder for Industrial Representation and Evaluation -- A Deep Learning Framework for Smart Manufacturing

이 논문은 고차원 산업 데이터의 복잡성과 노이즈를 해결하기 위해 비지도 딥러닝 표현 학습과 지도 분류를 통합한 CLAIRE 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 기존 방법보다 우수한 고장 탐지 성능과 게임 이론 기반의 해석 가능성을 동시에 달성함을 보여줍니다.

Mohammadhossein Ghahramani, Mengchu Zhou2026-03-09🤖 cs.AI

Adaptive Data-Driven Min-Max MPC for Linear Time-Varying Systems

이 논문은 사전 지식과 온라인 입력 - 상태 데이터를 활용하여 선형 시변 시스템의 무한 시간 비용 상한을 최소화하는 적응형 데이터 기반 최소 - 최대 모델 예측 제어 (MPC) 기법을 제안하고, 이를 통해 시스템의 지수적 안정화와 제약 조건 준수를 보장하며 잡음이 있는 경우에도 강인하게 안정화됨을 증명합니다.

Yifan Xie, Julian Berberich, Frank Allgöwer2026-03-09💻 cs

Codebook Design and Baseband Precoding for Pragmatic Array-Fed RIS Hybrid Multiuser MIMO

이 논문은 기존 연구에서 제안된 AMAF-RIS 하이브리드 MIMO 아키텍처를 3GPP 5G NR 표준에 부합하는 실용적인 빔 코드북 설계와 다중 경로 채널 환경에서의 저복잡도 기저대역 프리코딩 프레임워크로 확장하여, 하드웨어 효율성을 유지하면서도 높은 스펙트럼 효율과 다중화 이득을 달성하는 방법을 제시합니다.

Krishan Kumar Tiwari, Giuseppe Caire2026-03-09💻 cs

Uncertainty-Aware Adaptive Dynamics For Underwater Vehicle-Manipulator Robots

이 논문은 수중 환경에서 유체역학적 효과로 인한 시간 변화 매개변수를 처리하기 위해 불확실성을 고려한 적응 동역학 프레임워크를 제안하고, 이동 구간 추정을 통해 물리적 일관성 제약과 불확실성 정량화를 수행하여 BlueROV2 Heavy 실험에서 높은 정확도와 실시간 성능을 입증했습니다.

Edward Morgan, Nenyi K Dadson, Corina Barbalata2026-03-09💻 cs

Robust Control Lyapunov-Value Functions for Nonlinear Disturbed Systems

본 논문은 외란이 있는 비선형 시스템을 위해 제어 리아푸노프 가치 함수 (CLVF) 를 확장한 강인한 CLVF(R-CLVF) 를 제안하고, 이를 통해 최소 강인 제어 불변 집합 (SRCIS) 을 식별하며 지수 안정화 영역 (ROES) 내에서의 시스템 안정화를 보장하는 동시에 차원의 저주 문제를 해결하기 위한 워마스트 및 시스템 분해 기법을 제시합니다.

Zheng Gong, Sylvia Herbert2026-03-06🔢 math

Randomized Greedy Methods for Weak Submodular Sensor Selection with Robustness Considerations

이 논문은 예산 및 성능 제약 하의 약 서브모듈러 센서 선택 문제를 해결하기 위해 확률적 탐욕 알고리즘 (MRG, DRG) 과 강건 최적화를 위한 Random-WSSA 를 제안하고, 이에 대한 고확률 근사 보장을 유도하며 지구 관측 위성 군집을 통한 실증적 유효성을 입증합니다.

Ege C. Kaya, Michael Hibbard, Takashi Tanaka + 2 more2026-03-06🔢 math