Physics Informed Deep Unfolded Full Waveform Inversion for Edema Detection
이 논문은 에데마의 저대비 신호를 기존 초음파 영상에서 정확하게 검출하기 위해 물리 법칙을 반영한 심층 전개 풀 파형 역산 (DUFWI) 방법을 제안하여, 기존 물리 기반 역산 기법보다 높은 재구성 품질과 실시간 처리 속도를 달성했음을 보여줍니다.
381 편의 논문
이 논문은 에데마의 저대비 신호를 기존 초음파 영상에서 정확하게 검출하기 위해 물리 법칙을 반영한 심층 전개 풀 파형 역산 (DUFWI) 방법을 제안하여, 기존 물리 기반 역산 기법보다 높은 재구성 품질과 실시간 처리 속도를 달성했음을 보여줍니다.
이 논문은 창(window) 이 적용된 DFT 기반 위상계 추정기가 진동 관측에 미치는 주파수 응답 특성을 완전히 분석하고, 이를 통해 PMU 데이터에서 실제 진동 진폭과 위상을 복원하는 방법을 제시합니다.
본 논문은 6G 통신의 요구사항을 충족하고 기존 표준과의 호환성을 유지하기 위해 직교성과 비직교성을 통합한 새로운 신호 파형 (SC-OFDM 및 SC-NOFS) 을 제안하며, 특히 2 차원 시간 - 주파수 프리코딩을 적용한 SC-NOFS(2D) 가 고데이터율, 저지연, 고이동성 및 지속가능성을 모두 갖춘 차세대 6G 의 유력한 솔루션임을 입증합니다.
이 논문은 자동 음성 인식에서 억센트 변이를 해석 가능한 잠재 공간으로 간주하고, 인코더의 중간 레이어에 집중된 억센트 정보를 활성화 공간에서 직접 제어하는 파라미터 없는 스티어링 기법을 제안하여 다양한 억센트에서 단어 오류율을 일관되게 감소시킵니다.
이 논문은 불균형 데이터 환경에서 기존 엔트로피 최소화 방식의 한계를 극복하기 위해 보상 및 페널티 분기 구조와 일관성 제약을 도입한 키워드 감지용 테스트 시간 적응 방법인 'ImKWS'를 제안합니다.
이 논문은 차세대 네트워크에서 신호 전파 중 파동 영역으로 계산을 수행하는 적층형 지능 메타표면 (SIM) 의 기술 현황과 잠재력을 검토하고, 확장성 및 제어성 등의 과제를 해결하여 새로운 신호 처리 패러다임을 정립하기 위한 방향성을 제시합니다.
본 논문은 ISAC 시스템의 CSI 기반 전자기 역산란 문제에서 발생하는 심한 비적절성을 수학적으로 분석하여, 관심 영역 (ROI) 을 제한함으로써 조건수를 개선하고 재구성 정확도를 높이는 검증된 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 추론 시 활성화 방향 조정 (activation steering) 기법을 활용하여 제로샷 텍스트 음성 변환 모델에서 화자의 목소리 톤은 유지하면서 억만만 제거하는 새로운 사후 학습-free 방법을 제안합니다.
이 논문은 6G 상부 중대역 (UMB) 시스템에서 근거리 전파와 과도 산란으로 인한 채널 추정 문제를 해결하기 위해, 희소성 가정에 의존하지 않고 그람 행렬의 조건수를 개선하는 탐욕적 열 그룹핑 기반의 조건 인식 채널 추정 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 수중 에너지 하베스팅 릴레이 네트워크의 하이브리드 광음향 전송 환경에서 모델 기반 강화 학습을 활용한 최적 전력 할당 전략을 제안하여, 배터리 동역학과 채널 조건 변화에 적응하며 장기적인 누적 기밀성 성능을 극대화하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 고차원 CSI 공간에서 기존 유사도 기반 및 학습 기반 방법의 한계를 극복하기 위해 채널 차트링을 통한 효율적인 참조점 검색과 그래프 어텐션 네트워크를 결합한 통합된 검색 보조 지문 기반 무선 위치 추정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 실내 및 실외 시나리오에서 최첨단 기법들보다 우수한 성능을 입증합니다.
이 논문은 뇌파, 심전도 등 다양한 생리학적 신호와 3 차원 얼굴 영상을 동기화하여 수집하고, 자극 유발, 주관적 인지, 행동 표현이라는 3 단계 계층적 감정 주석을 적용한 다중 모달 감정 데이터셋 'MAD'를 제안하며, 이를 통해 감정 인식 및 교차 모달 감정 분석을 위한 신뢰할 수 있는 벤치마크를 확립합니다.
이 논문은 수면 중 베개 기반 심전도 (BCG) 신호의 J-피크 검출을 위해 새로운 다중 피험자·다중 야간 데이터셋을 공개하고, 고해상도 분할 헤드가 불필요하며 모델 효율성이 뛰어난 집합 예측 (set-prediction) 기반 프레임워크를 제안하여 기존 U-Net 기반 방법보다 우수한 성능을 입증했습니다.
이 논문은 핀란드어, 프랑스어, 슬로바키아어 화자의 자폐증 유무에 따른 음성 분류를 수행하여 일부 음향적 단서가 언어 간에 공통적으로 적용되지만, 강건한 범언어적 분류기 구축을 위해서는 언어별 특성을 고려한 모델링과 더 균일한 녹음 환경이 필요함을 시사합니다.
이 논문은 핀란드어, 프랑스어, 슬로바키아어 화자를 대상으로 한 대규모 음향 분석을 통해 자폐 스펙트럼 아동의 말투가 언어에 관계없이 강도 변동성 증가와 더 선명한 음성 질감 (호흡성 감소) 이라는 공통적인 특징을 보이지만, 언어별로는 미묘한 차이가 있음을 규명하여 자폐의 음성적 특성을 결핍 모델이 아닌 복잡한 음향적 프로필로 재해석해야 함을 주장합니다.
이 논문은 중첩된 회화가 많은 힌글리시 의료 대화에서 환자 상태를 추출하기 위해 EEND-VC 기반의 화자 분리, 도메인 특화 Qwen3 ASR, 그리고 LLM 기반 오류 수정을 결합한 강건한 캐스케이드 시스템을 제안하여 DISPLACE-M 챌린지에서 1 위를 차지했음을 보고합니다.
이 논문은 라그랑주 형식을 기반으로 한 통일된 회귀 프레임워크를 제시하여 다항식 및 로지스틱 회귀를 포괄하고, 이를 통해 디스크리트 코사인 변환 (DCT) 을 제약 조건으로 활용하는 새로운 회귀 모델이 기존 다항식 방법보다 계산 효율성과 수렴 성능이 뛰어남을 입증합니다.
이 논문은 6G 및 차세대 무선 네트워크를 위한 유연하고 효율적인 물리층 파형 설계를 위해, 1 차원 및 2 차원 변조 파형의 설계 원리와 채널 환경별 특성을 체계적으로 분석하고 성능을 비교하여 표준화 및 네트워크 배포를 위한 핵심 지침을 제시합니다.
이 논문은 통신 신호 반사와 레이더 목표 산란 신호 수신을 동시에 수행하는 하이브리드 RIS 를 활용한 MIMO 이중기능 레이더 - 통신 시스템에서, 기지국 빔포밍과 RIS 파라미터를 공동 설계하여 통신 품질을 보장하면서 레이더 성능을 극대화하는 효율적인 최적화 알고리즘을 제안합니다.
이 논문은 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송과 측정을 동시에 수행하는 '동시 홍수 (concurrent flooding)' 기법을 통해 전송 전력을 제어함으로써 간섭 그래프 추정의 오버헤드를 줄이고 기존 스케줄링 알고리즘의 실용성을 높이는 방법을 제안합니다.