Energy-Efficient Collaborative Transport of Tether-Suspended Payloads via Rotating Equilibrium
이 논문은 로테이션 평형 상태를 활용하여 원심력이 수평 장력을 제공하도록 함으로써 각 드론이 순수한 수직 추력만으로 작동하게 하여 정적 평형 방식 대비 최대 20% 의 전력 소모를 절감하는 에너지 효율적인 협업 운송 방식을 제안합니다.
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321 편의 논문
A SISA-based Machine Unlearning Framework for Power Transformer Inter-Turn Short-Circuit Fault Localization
이 논문은 센서 고장으로 인한 데이터 중독 문제를 해결하기 위해 SISA 아키텍처를 기반으로 한 머신 언러닝 프레임워크를 제안하여, 변압기 권선 간 단락 고장 국소화 시 전체 모델 재학습 없이 손상된 데이터 조각만 재학습함으로써 재학습 시간을 획기적으로 단축하면서도 재학습과 동등한 진단 정확도를 달성함을 보여줍니다.
Topology-Aware Reinforcement Learning over Graphs for Resilient Power Distribution Networks
이 논문은 지속성 호몰로지를 활용한 위상 인식 강화학습 프레임워크를 제안하여 극한 기상 및 사이버 공격 상황에서의 전력 배전망 재구성 및 부하 차단 최적화를 통해 에너지 공급량 증대와 전압 위반 감소를 달성하고 회복탄력성을 강화함을 보여줍니다.
Communication Network-Aware Missing Data Recovery for Enhanced Distribution Grid Visibility
이 논문은 통신 네트워크의 라우팅制約을 저랭크 행렬 완성 기법과 통합하여 통신 링크 고장 시 발생하는 공간적 상관 결측 데이터를 효과적으로 복구함으로써 배전망의 가시성을 향상시키는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
Animating Petascale Time-varying Data on Commodity Hardware with LLM-assisted Scripting
이 논문은 LLM 기반 대화형 인터페이스와 클라우드 데이터 접근 기술을 활용하여, 시각화 전문 지식이 없는 과학자도 일반 워크스테이션에서 1PB 이상의 초대규모 시변 데이터를 1 분에서 2 시간 내에 고품질 3D 애니메이션으로 제작할 수 있는 프레임워크를 제안합니다.
GuideTWSI: A Diverse Tactile Walking Surface Indicator Dataset from Synthetic and Real-World Images for Blind and Low-Vision Navigation
이 논문은 맹인과 저시력자의 안전한 보행을 위해 기존 데이터셋의 한계를 극복하고 동서양 모두의 점자블록 (방향 유도형 및 경고형) 을 포괄하는 대규모 합성 및 실사 데이터셋 'GuideTWSI'를 제안합니다.
Statistical Contraction for Chance-Constrained Trajectory Optimization of Non-Gaussian Stochastic Systems
이 논문은 비가우시안 확률적 시스템에 대해 분포 가정이 필요 없는 컨포멀 추론과 수축 이론을 결합하여, 유한한 샘플로 안전성 보장이 가능한 확률적 제약 조건을 결정론적 문제로 변환하는 새로운 궤적 최적화 프레임워크를 제시합니다.
ACLM: ADMM-Based Distributed Model Predictive Control for Collaborative Loco-Manipulation
이 논문은 복잡한 환경에서 무거운 화물을 운반하는 다중 로봇 협업을 위해, 전역 최적화 문제를 병렬 서브문제로 분해하여 실시간 확장성과 강인성을 확보하는 ADMM 기반 분산 모델 예측 제어 프레임워크 (ACLM) 를 제안합니다.
Tutorial on Aided Inertial Navigation Systems: A Modern Treatment Using Lie-Group Theoretical Methods
이 논문은 확장된 특수 유클리드 군 SE_2(3) 를 기반으로 한 리 군 이론적 접근법을 통해 관성 항법 시스템과 보정 정보의 융합을 위한 명확하고 구현 지향적인 기하학적 프레임워크를 제시하며, 불변성과 대칭성의 역할을 명시적으로 다루고 최신 확장 기법들을 포괄하는 체계적인 시스템 이론적 관점을 제공합니다.
Reinforcement Learning for Vehicle-to-Grid Voltage Regulation: Single-Hub to Multi-Hub Coordination with Battery-Aware Constraints
이 논문은 배터리 제약 조건을 고려한 강화학습 (Soft Actor-Critic) 기반의 차량 - 그리드 (V2G) 제어 프레임워크를 제안하여, IEEE 34 버스 시스템 시뮬레이션에서 기존 전압 제어 전략과 유사한 성능을 유지하면서도 과부하 상황에서도 전압을 안정화하고 차량의 충전 상태 및 가용성을 우선시하는 것을 입증했습니다.
Towards Network-Aware Operation of Integrated Energy Systems: A Comprehensive Review
본 논문은 전력, 가스, 난방 등 다양한 에너지 네트워크 간의 상호의존성을 고려한 통합 에너지 시스템 (IES) 의 네트워크 인식 모델링, 최적화 및 제어 방법에 대한 포괄적인 검토를 제공하며, 기존 연구에서 간과된 네트워크 제약의 중요성을 강조하고 확장 가능하고 이론적 보장을 갖춘 차세대 운영 프레임워크를 위한 연구 방향을 제시합니다.
Multi-Agentic AI for Conflict-Aware rApp Policy Orchestration in Open RAN
이 논문은 오픈 RAN 환경에서 다양한 xApp 간의 충돌을 감지하고 의도에 부합하는 제어 파이프라인을 자동 생성하기 위해 지각, 추론, 정제 에이전트와 RAG 기술을 활용한 다중 에이전트 AI 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 배포 정확도를 70% 이상 향상시키고 추론 비용을 95% 절감하는 것을 입증했습니다.
Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment
본 논문은 해양 환경의 물리적 제약이 서로 긴밀하게 연결되어 있다는 관점에서 자율 수중 로봇의 계획, 제어 및 배포를 재조명하며, 학습 기반 방법론과 물리 기반 세계 모델을 통합하여 견고하고 검증 가능한 자율성을 달성하기 위한 연구 방향을 제시합니다.
Online Tracking with Predictions for Nonlinear Systems with Koopman Linear Embedding
이 논문은 Koopman 선형 임베딩을 갖는 비선형 시스템에서 짧은 시간 범위의 예측만 사용 가능한 온라인 추적 문제를 다루며, 과거 데이터만으로 동적 제약을 부과하는 모델 프리 예측 추적 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘의 동적 후회가 예측 시간 범위에 따라 지수적으로 감소함을 증명합니다.
Machine Learning for the Internet of Underwater Things: From Fundamentals to Implementation
이 논문은 2012 년부터 2025 년까지의 300 건의 연구를 분석하여 수중 사물인터넷 (IoUT) 의 통신 한계를 극복하고 에너지 효율, 처리량, 신뢰성을 획기적으로 개선하기 위해 기계학습을 물리층부터 응용층까지 계층별로 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 포괄적인 가이드와 기술 로드맵을 제시합니다.
Cost-Driven Representation Learning for Linear Quadratic Gaussian Control: Part II
이 논문은 부분 관측 및 고차원 데이터에서 누적 비용을 예측하여 잠재 상태 공간의 동역학 모델을 학습하는 비용 주도 표현 학습을 통해 무한 시간 선형 2 차 가우시안 (LQG) 제어에 대한 유한 샘플 보장과 함께 명시적 및 암시적 (MuZero 유사) 두 가지 접근법을 제시합니다.
IQC-Based Output-Feedback Control of LPV Systems with Time-Varying Input Delays
본 논문은 IQC 프레임워크와 매개변수 의존적 Lyapunov 함수를 결합하여 시간 가변 입력 지연을 갖는 LPV 시스템에 대한 출력 피드백 제어 문제를 해결하고, 기존 메모리 없는 제어의 비볼록성 문제를 극복하며 보수성을 줄인 볼록 합성 조건을 제시합니다.
Inverse-dynamics observer design for a linear single-track vehicle model with distributed tire dynamics
이 논문은 표준 센서 데이터와 분산 타이어 동역학을 결합한 선형 단일 궤적 모델을 기반으로, 요율과 횡방향 가속도 측정값만으로 미끄럼각 및 타이어 힘을 정확하게 추정하는 역동역학 관측기를 제안하고 그 유효성을 시뮬레이션을 통해 입증합니다.
VB-NET: A physics-constrained gray-box deep learning framework for modeling air conditioning systems as virtual batteries
이 논문은 물리 법칙을 제약 조건으로 통합한 회색 상자 딥러닝 프레임워크인 VB-NET 을 제안하여, 복잡한 냉난방 시스템의 열역학을 해석 가능한 가상 배터리 모델로 변환하고 소량의 데이터로도 높은 정확도로 새로운 장비를 모델링할 수 있도록 함으로써 재생에너지 통합을 위한 수요 측면 유연성 확보에 기여합니다.
A Lightweight MPC Bidding Framework for Brand Auction Ads
이 논문은 브랜드 광고의 고유한 특성을 활용하여 복잡한 머신러닝 모델 없이도 온라인 등분위 회귀를 통해 단조로운 입찰 - 지출 및 입찰 - 전환 모델을 구축하는 경량 예측 제어 (MPC) 프레임을 제안하며, 이를 통해 실시간 입찰 환경에서 지출 효율성과 비용 통제력을 크게 향상시킨다고 설명합니다.