Toward 6G Sidelink Reliability: MAC PRR Modeling for NR Mode 2 SPS and ns-3 Validation
본 논문은 5G NR 사이드링크 모드 2 의 SPS 기반 MAC 충돌을 명시적으로 모델링하여 폐쇄형 PRR 수식을 유도하고 ns-3 시뮬레이션으로 검증함으로써 6G 신뢰성 향상을 위한 SPS 파라미터 최적화에 대한 통찰을 제공합니다.
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321 편의 논문
Input-to-State Stable Coupled Oscillator Networks for Closed-form Model-based Control in Latent Space
이 논문은 물리 시스템의 수학적 구조와 안정성을 보존하고 입력-잠재 공간 매핑을 가역적으로 만드는 새로운 결합 진동자 네트워크 (CON) 모델을 제안하여, 이미지 기반의 복잡한 비선형 역학을 학습하고 잠재 공간에서 폐형 모델 기반 제어를 가능하게 함으로써 연성 로봇 제어에 탁월한 성능을 입증합니다.
Robustness to Model Approximation, Model Learning From Data, and Sample Complexity in Wasserstein Regular MDPs
이 논문은 Wasserstein 거리를 기반으로 한 이산 시간 확률적 최적 제어의 근사 모델에 대한 강건성을 분석하여, 실제 모델과 근사 모델 간의 전이 커널 차이를 통해 최적 정책의 성능 손실을 정량화하고 이를 경험적 모델 학습 및 샘플 복잡도 분석에 적용하는 방법을 제시합니다.
Transformers as Implicit State Estimators: In-Context Learning in Dynamical Systems
이 논문은 시스템 모델에 대한 명시적 지식이나 테스트 시간의 그래디언트 업데이트 없이도, 과거 입력 - 출력 시퀀스를 컨텍스트로 제공하는 고정된 트랜스포머가 선형 및 비선형 동적 시스템의 숨겨진 상태를 암묵적으로 추정하여 칼만 필터나 파티클 필터와 유사한 예측 성능을 달성함을 보여줍니다.
Minimax Linear Regulator Problems for Positive Systems
이 논문은 양수 선형 시불변 시스템을 대상으로 유한 및 무한 시간 구간에서 다중 외란에 대한 최소최대 선형 조절기 문제를 동적 계획법과 고정점 방법을 통해 명시적 해를 도출하고, 이를 대규모 수자원 관리 네트워크에 적용 가능한 확장성 있는 프레임워크로 제시합니다.
A Deep Learning-Based Method for Power System Resilience Evaluation
이 논문은 역사적 정전 및 기상 데이터를 통합한 딥러닝 프레임워크를 제안하여 극한 기상 상황에서의 전력 시스템 복원력을 예측하고, 이를 취약 지역의 분산형 에너지 자원 투자 방향을 설정하는 데 활용하는 방법을 제시합니다.
Pricing for Routing and Flow-Control in Payment Channel Networks
이 논문은 블록체인 기반 결제 채널 네트워크의 지속적인 운영을 위해 채널별 가격 설정과 흐름 제어를 결합한 'DEBT 제어' 프로토콜을 제안하고, 네트워크 유틸리티 최대화 문제를 통해 최적 운영 상태를 달성하는 수렴성을 입증합니다.
A Coordinated Routing Approach for Enhancing Bus Timeliness and Travel Efficiency in Mixed-Traffic Environment
이 논문은 SUMO 시뮬레이션을 통해 검증된 CAV 와 전용 버스 차로의 실시간 연동 라우팅 전략이 혼합 교통 환경에서 버스 정시성과 CAV 의 이동 효율성을 동시에 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
Power flow and optimal power flow using quantum and digital annealers: a computational scalability analysis
본 논문은 전력 흐름 (PF) 및 최적 전력 흐름 (OPF) 문제를 이징 머신에서 실행 가능한 이산 조합 최적화 문제로 재구성한 새로운 알고리즘 (AQPF, AQOPF) 을 제안하고, D-Wave 양자 어닐러 및 후지쓰 디지털 어닐러 등 다양한 하드웨어에서 4~1354 버스 시스템에 대한 확장성과 견고성을 검증했습니다.
The Phantom of Davis-Wielandt Shell: A Unified Framework for Graphical Stability Analysis of MIMO LTI Systems
이 논문은 다변수 선형 시불변 (LTI) 피드백 시스템의 그래픽 안정성 분석을 위해 데이비스-빌란트 (Davis-Wielandt) 쉘을 기반으로 한 통합 프레임워크를 제시하고, 회전된 스케일된 상대 그래프 (-SRG) 개념을 도입하여 기존 2 차원 그래픽 조건 중 가장 보수성이 낮은 폐루프 안정성 기준을 도출했습니다.
Constraint Learning in Multi-Agent Dynamic Games from Demonstrations of Local Nash Interactions
이 논문은 다중 에이전트 간의 국소 내쉬 균형 상호작용 데이터를 기반으로 혼합 정수 선형 프로그래밍을 통해 제약 조건을 학습하고, 이를 통해 안전하고 견고한 운동 계획을 수립하는 역동적 게임 기반 알고리즘을 제안합니다.
ORN-CBF: Learning Observation-conditioned Residual Neural Control Barrier Functions via Hypernetworks
이 논문은 부분 관측 환경에서 최대 안전 집합을 근사하고 엄격한 안전 보장을 제공하는 관측 조건부 잔류 신경 제어 장벽 함수 (ORN-CBF) 를 제안하며, 하밀토니안-야코비 접근법과 하이퍼네트워크 아키텍처를 활용하여 시뮬레이션 및 실제 로봇 실험에서 기존 방법보다 우수한 안전성과 일반화 성능을 입증했습니다.
Discovering and exploiting active sensing motifs for estimation
이 논문은 비선형 동적 시스템의 관측성을 개선하는 능동적 센싱 모티프를 발견하는 'BOUNDS' 방법론과 이를 활용한 'AI-KF' 필터를 제안하여, 드론과 같은 자율 시스템이 GPS 없이도 센서 정보를 효과적으로 추정할 수 있도록 하는 프레임워크를 제시합니다.
Opponent State Inference Under Partial Observability: An HMM-POMDP Framework for 2026 Formula 1 Energy Strategy
이 논문은 2026 년 포뮬러 1 의 새로운 에너지 규정 하에서 경쟁 차량의 숨겨진 상태를 추정하는 30 상태 은닉 마르코프 모델 (HMM) 과 이를 기반으로 에너지 전략을 결정하는 심층 Q-네트워크 (DQN) 로 구성된 2 층 프레임워크를 제시하여, 경쟁자의 의도적 기만 전술을 탐지하고 최적의 에너지 배분 정책을 수립할 수 있음을 보여줍니다.
Quantum Technologies and Edge Devices in Electrical Grids: Opportunities, Challenges, and Future Directions
이 논문은 전력망의 엣지 디바이스가 직면한 처리 능력, 정밀도, 보안 한계를 극복하기 위해 양자 컴퓨팅, 양자 센서, 양자 통신 기술을 통합하는 기회와 과제 및 향후 방향을 탐구합니다.
CN-CBF: Composite Neural Control Barrier Function for Safe Robot Navigation in Dynamic Environments
이 논문은 동적 환경에서 로봇의 안전한 항법을 위해 단일 장애물에 대한 최적 안전 집합을 근사하는 여러 신경 제어 장벽 함수 (CBF) 를 결합한 'CN-CBF' 방법을 제안하고, 이를 시뮬레이션 및 하드웨어 실험을 통해 기존 기법 대비 성공률을 최대 18% 향상시키면서 과도한 보수성을 유지하지 않음을 입증했습니다.
Adaptive Gain Nonlinear Observer for External Wrench Estimation in Human-UAV Physical Interaction
이 논문은 힘/토크 센서 없이 비선형 동역학 모델과 적응 이득을 활용하여 인간-UAV 물리적 상호작용 중 외부 힘과 토크를 정밀하게 추정하고, 기존 확장 칼만 필터 (EKF) 보다 우수한 성능을 보이는 적응 이득 비선형 관측기 (AGNO) 를 제안합니다.
Impact of Work Schedule Flexibility on EV Hosting Capacity: Insights from Analyzing Field Data
이 논문은 아리조나주의 현장 데이터를 기반으로 유연한 근무 일정 (하이브리드/재택근무) 과 옥상 태양광 발전의 시너지를 고려한 최적화 기법을 통해 변압기의 전기차 수용 능력을 평가하고, 이를 통해 전력망 수요 관리를 효과적으로 개선할 수 있음을 입증합니다.
Space-Control: Process-Level Isolation for Sharing CXL-based Disaggregated Memory
이 논문은 CXL 기반의 분산 메모리 환경에서 프로세스 수준의 격리를 제공하는 하드웨어-소프트웨어 공동 설계인 Space-Control을 제안하며, 이는 최소한의 성능 오버헤드 (3.3%) 로 메모리 공유 시의 보안 격차를 해결합니다.
Is Your Safe Controller Actually Safe? A Critical Review of CBF Tautologies and Hidden Assumptions
이 논문은 로봇 안전 제어에서 제어 장벽 함수 (CBF) 의 이론적 가정과 실제 구현 간의 격차를 비판적으로 분석하고, 수동적 안전성에 의존하지 않는 시스템에 대한 실현 가능한 안전성 증명과 실용적 지침을 제시합니다.